MetaDiff: Meta-Learning with Conditional Diffusion for Few-Shot Learning MetaDiff：基于条件扩散的元学习方法用于少样本学习 组会汇报ppt MetaDiff是一种创新的元学习方法，它利用条件扩散模型来提升少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）的性能。这种学习方法在面对只有少数样本可用的新任务时，通过设计一种特殊的条件UNet作为去噪模型，优化基础学习器的权重，从而实现在有限数据情况下的快速适应。具体而言，MetaDiff将传统梯度下降过程建模为一个扩散过程，这种方法有效地解决了内存消耗和梯度消失的问题。 在研究背景中，作者指出少样本学习是人工智能领域的一大核心挑战。为了提高学习器在处理少样本时的适应能力，MetaDiff利用了元学习的思想，将外层优化过程视为学习器的扩散过程。仿真结果显示，MetaDiff在处理少样本学习任务时，性能优于其他先进的少样本学习方法，能够提升模型的泛化能力，并且显著减少了内存开销。 扩散模型（Diffusion Models）是一种生成模型，其灵感来源于非平衡热力学中的扩散过程。这些模型通过模拟数据集中逐步添加噪声的过程，直至数据完全转化为噪声，然后再通过逆向过程从噪声中恢复出原始数据。在MetaDiff方法中，扩散模型起到了关键作用，帮助模型在数据集逐渐增加噪声的同时学习如何恢复数据，最终达到从少量样本中快速学习和适应新任务的目的。 作者张保权，来自哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院的助理教授，主要研究方向为小样本学习、多模态学习等人工智能基础理论及其在时空数据挖掘应用。文章中提及的仿真结果表明，MetaDiff方法在miniImagenet和tieredImagenet数据集上取得了明显优于现有先进技术的效果。此外，张教授的研究背景和研究成果也为元学习领域提供了新的思路和方法。 MetaDiff通过条件扩散模型，将元学习方法与数据的扩散过程相结合，创建了一种新的学习范式，这种范式在面对仅有少量样本的新任务时，能够更有效地利用数据，快速适应并提高学习性能。这种研究不仅对元学习和少样本学习的理论发展具有重要意义，而且在实际应用中也具有很大的潜力和价值。

Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的因果结构选择 会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标，表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是，分布变化无需对应标准干预，学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化，并以端到端的形式学得。研究探讨了想法的如何应用，来满足“独立机制 以及 动作和非稳态 导致的 机制内微小稀疏变化 ”的假设。

大区域地质体内岩浆流动的PFC模拟

论文摘要：元学习仅需少量学习就可以获取先前的先前任务和经验，从而可以从少量数据中学习新任务。但是，短镜头学习中的一个关键挑战是任务模糊性：即使可以从大量先前任务中元学习强大的先验知识，但用于新任务的小数据集也可能太含糊而无法获取单个模型（例如，针对该任务的分类器）。在本文中，我们提出了一种概率元学习算法，该算法可以从模型分布中为新任务采样模型。我们的方法扩展了模型不可知的元学习，它通过梯度下降适应新任务，并结合了通过变分下界训练的参数分布。在元测试时，我们的算法通过将噪声注入梯度下降的简单过程进行自适应，在元训练时，对模型进行训练，以使这种随机自适应过程从近似模型后验中生成样本。我们的实验结果表明，我们的方法可以在模糊的几次镜头学习问题中对合理的分类器和回归器进行采样。

例 12.2 对两类轴承油膜进行数值分析 1.阶形轴承。如图 12-3 所示，把简单的无限宽阶形轴承划分为两个单元，假设为一维 问题。设任一单元内的油膜压力为线性变化，即 x u h1 h2单元1 单元2 l l1 l2 节点1 节点2 节点3

NeurIPS 2020已经开完会，本文发现元学习（Meta Learning）相关的接受paper不少，元学习在CV、NLP等各个领域的应用也比较火热，值得研究者们细心学习。

元学习研究 || | | | | | | | | | | | | | [ ] | | | 真棒元学习| 使用Python进行动手元学习|| 评论论文 元学习与通用AI之间的关联的简要调查 联合学习的新兴趋势：从模型融合到联合X学习 多目标元学习 不断变化的机器人动力学和环境中的自适应电动机控制的元强化学习 CATCH：用于可转移架构搜索的基于上下文的元强化学习 MGHRL：分层强化学习的元目标生成 元图：通过元学习进行的少量射击链接预测|英特尔:registered:开发人员专区元图 进化神经体系结构搜索综述 神经网络中的元学习：一项调查 ES-MAML：简单的无粗麻布的元学习 通过子任务依赖项的自主推断进行元强化学习 通过元参数分区学习推荐 零镜头和少镜头面部反欺骗的学习元模型 从观测数据进行元强化学习 端到端低资源语音识别的元学习 具有无偏梯度聚合和可控元更新的联合学习 元学习与可区分的闭合

马姆 仅使用Numpy和简单的1层网络的Python实现MAML（模型不可知元学习）。 只是为了更好地了解MAML。 要求 Python 3.x 脾气暴躁的 Matplotlib 记录中 所有这些都包含在Anaconda中。 用法 只需运行maml.py 。 这实现了二进制分类问题。 但是，我注意到MAML的结果并不令人鼓舞。 更好的更深层次的模型将是有益的。 参考 Finn C，Abbeel P，Levine S.快速适应深度网络的模型不可知元学习[C] //第34届机器学习国际会议论文集70. JMLR。 组织，2017年：1126-1135。

BOML-用于元学习的Python双层优化库 BOML是一个模块化的优化库，它将几种ML算法统一为一个通用的双层优化框架。它提供了用于实现流行的双层优化算法的接口，因此您可以快速构建自己的元学习神经网络并测试其性能。 ReadMe.md包含简短介绍，以在少数镜头分类字段中实现基于元初始化和基于元功能的方法。除已提出的算法外，还可以使用较低级别策略和较高级别策略的各种组合。 元学习 当通过学习具有良好泛化能力的初始化来面对传入的新任务时，元学习效果很好。它甚至在提供少量培训数据的情况下也具有良好的性能，从而催生了针对不同应用的各种解决方案，例如少发性学习问题。 我们提出了一个通用的双层优化范例，以统一不同类型的元学习方法，其数学形式可以总结如下： 通用优化例程 在这里，我们在图中说明了一般的优化过程和分层构建的策略，可以在以下示例中快速实现它们。 文献资料 有关基本功能和构建过程的更多详

PyTorch中的MAML和爬行动物 PyTorch中“用于快速适应深度网络的与模型无关的元学习”的代码。 我重新调制了@AdrienLE IPython Notebook，使其从main.py运行，请查阅参考资料以更好地解释算法。 免责声明 我只是为了学习目的而使用它 参考