元学习研究综述

摘要：

深度学习和强化学习严重受限于小样本数据集,容易发生过拟合,无法实现类似于人类强泛化性的学习能力.元学习为此应运而生,以累积经验的方式形成"价值观",基于本身的认知和价值判断能力对模型进行调整或优化,让智能体在实际环境中能快速学会各项复杂新任务,实现真正意义上的人工智能.首先概述了元学习的基本原理,然后根据其所采用的不同元知识形式,深入分析各类方法的研究现状,再探讨了元学习在少镜头学习、机器人学习和无监督学习等领域上的应用潜能,最后对其未来的发展趋势做出展望.

关键词：小样本数据集、强泛化性、元学习、人工智能

所属期刊栏目：37

分类号：TP391;TP18(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-02-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：22-31