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#Stanford CS330 2019秋# #多任務(wù)學(xué)習# #元學(xué)習#

CS 330: Deep Multi-Task and Meta Learning

深度學(xué)習在圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識別、游戲等監督學(xué)習和強化學(xué)習問(wèn)題上取得了顯著(zhù)的成功，但這些模型在很大程度上是針對單一任務(wù)進(jìn)行訓練的專(zhuān)業(yè)化模型。

本課程將涉及到有多個(gè)任務(wù)需要解決的環(huán)境，研究如何利用多個(gè)任務(wù)產(chǎn)生的結構進(jìn)行更高效的學(xué)習。包括：

1、目標條件下的強化學(xué)習技術(shù)，利用提供的目標空間結構，顯著(zhù)加快學(xué)習許多任務(wù)的速度。

2、元學(xué)習方法，旨在學(xué)習高效的學(xué)習算法，可以快速學(xué)習新任務(wù)。

3、curriculum and lifelong learning,需要學(xué)習一連串的任務(wù)，利用它們的共享結構來(lái)實(shí)現知識的遷移。

這是一門(mén)研究生級別的課程。課程結束時(shí)，你將能夠理解和實(shí)現最先進(jìn)的多任務(wù)學(xué)習和元學(xué)習算法。

課程講義在【我愛(ài)計算機視覺(jué)】公眾號后臺回復{CS330}獲取

課程大綱：

• Course introduction, problem definitions, applications

• Supervised multi-task learning, black-box meta-learning

• Optimization-based meta-learning

• Few-shot learning via metric learning

• Bayesian meta-learning

• Renforcement learning primer, multi-task RL, goal-conditioned RL

• Meta-RL, learning to explore

• Model-based RL for multi-task learning, meta model-based RL

• Lifelong learning: problem statement, forward & backward transfer

• Frontiers: Memorization, unsupervised meta-learning, open problems

視頻已搬運到B站【我愛(ài)計算機視覺(jué)】

B站地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1zZ4y1M76Z/

課程主頁(yè)：

https://cs330.stanford.edu/

課程視頻：

https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rMC6zfYmnD7UG3LVvwaITY5