【斯坦福大学Chelsea Finn-NeurIPS 2019】贝叶斯元学习

【导读】本文是斯坦福大学Chelsea Finn教授在NeurIPS2019做的题为"The Big Problem with Meta-Learning and How Bayesians Can Fix It"的报告。报告开头给出了3幅Braque的画以及3幅Cezanne的画，他们俩的画的风格不同，然后给出一幅画，问：有可能是谁的作品？我们可以根据之前的一些经历进行判断，但是机器要怎么完成这样的任务呢？从而引发“我们能否明确地从以往的经验中学习导致有效的下游学习的先验？”以及“我们能学会学习吗?”的思考。报告大纲如下：1）元学习概述(Brief overview of meta-learning)； 2）问题: 奇特不那么为人所知，但却无处不在(The problem: peculiar, lesser-known, yet ubiquitous)； 3）迈向解决方案的步骤(Steps towards a solution)。

部分报告截图

下载地址：

http://ai.stanford.edu/~cbfinn/_files/neurips19_memorization.pdf

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