元学习：基础与应用

本书介绍了元学习方法的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法，以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用。本书共11章，分为两部分：元学习方法思想的介绍和元学习应用场景中模型的介绍。这些内容介绍了如何在元学习框架下融入强化学习、模仿学习、在线学习、无监督学习、迁移学习等，实现对实际应用中深度模型的改进，以适应复杂多变的实际任务。

这是一本深度探讨元学习技术的著作，从元学习的发展历史、起源、思想、近来流行的元学习方法，以及这些方法的组织思路、改进方案、相互继承、如何应用等方面进行了全面的阐述。全书共11章，分为两部分：元学习方法思想的介绍和元学习应用场景中模型的介绍。这些内容介绍了如何在元学习框架下融入强化学习、模仿学习、在线学习、无监督学习、迁移学习等，实现对实际应用中深度模型的改进，以适应复杂多变的实际任务。 在元学习方法的发展历程中，作者详细讲述了元学习从1987年发展至今的历史，从生物进化算法到现代的随机梯度下降法，从单一的任务泛化到深度学习模型的融合，元学习的研究不断推动着人工智能技术的发展，使其在各个领域发挥越来越重要的作用。 在元学习方法的改进中，作者详细介绍了基于度量的元学习方法、小样本学习、自然语言处理、元学习框架的融合与改进以及贝叶斯元学习等，这些改进使得元学习方法在处理新任务时能够更加快速、准确，适应更多的应用场景。 在神经网络适应法中，作者深入讲解了神经网络适应法如何依赖于深度神经网络模型的强大表示力来描述复杂问题，并通过调参来适应新任务。 在度量学习适应法中，作者阐述了如何通过比