元学习研究综述.docx

"元学习研究综述.docx" 元学习是一种人工智能技术，可以帮助人工智能实现自主学习、快速适应新的复杂任务。元学习的出现是为了解决深度学习和强化学习在决策能力方面的不足。深度学习和强化学习都是基于大量数据和计算资源的，然而，在许多领域中可用样本实例是极其稀少的，且庞大的算力需求条件也会有一定的受限。元学习可以协助人工智能学会如何学习，快速学会新任务。 元学习的基本原理是学会学习，以系统的、数据驱动的方式再利用之前学过的知识或以往的经验，让人工智能实现自主、快速学会新任务。元学习的目标是学会如何学习，区别于以映射方式为主的深度学习和以试错方式为主的强化学习。 元学习的研究现状是，早在 1987 年 Hinton 等就提出在神经元之间采用两个权重进行连接的方法。元学习的关键是实现以系统的、数据驱动的方式从历史经验中学习，以往的经验以元知识的形式进行存储，元知识包括权重参数、超参数设置、网络架构、模型性能评估函数等。元学习中一个较大的难点是如何在历史经验集合中提取和传递有用的知识来协助模型快速学会新任务。 迁移学习和元学习的目标都是希望通过利用先前学到的知识快速地掌握新的技能或概念。但是，迁移学习侧重于在实例空间进行训练，通过优化单个整体任务作为转移源来训练基础模型，而元学习是在任务空间中进行训练，每当模型尝试学习某项任务时，无论成功与否，模型都会获得有用的经验，整合这些经验形成智能体的“价值观”。 元学习的优点是可以协助人工智能实现自主学习、快速适应新的复杂任务，也就是抽象出一个个对应新任务的函数。元学习比迁移学习对未知新任务的适应有着更好的稳健性。实现以系统的、数据驱动的方式从历史经验中学习是元学习的关键。 元学习的应用前景非常广阔，如农业、工业、军事、航空等领域。元学习可以帮助人工智能快速学会新任务，提高人工智能的行为决策能力。随着元学习的发展，可能需要挖掘得到更有爆发性和高效性的搜索方法来支撑元学习的训练。 元学习是一种非常重要的人工智能技术，能够帮助人工智能实现自主学习、快速适应新的复杂任务。元学习的研究和应用前景非常广阔，对于农业、工业、军事、航空等领域的发展具有非常重要的意义。