【李宏毅2020 ML/DL】补充：Meta Learning - Gradient Descent as LSTM

时间 2021-01-02

标签李宏毅深度学习深度学习人工智能机器学习元学习 LSTM 栏目 HTML5 繁體版

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我已经有两年 ML 经历，这系列课主要用来查缺补漏，会记录一些细节的、自己不知道的东西。本次笔记补充视频 BV1JE411g7XF 的缺失部分。上节课李老师讲了元学习中的参数初始化方法：MAML 与 Reptile 。本节课内容为 Gradient Descent as LSTM 。在 B 站搜索 meta 与 lstm 即可找到视频。本节内容 30 分钟左右。注意：本节讨论的是“元学习”，我

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