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2020年发表的元学习综述论文。

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简介：
元学习的核心目标在于掌握学习的技能，目前正受到学术界的广泛关注和热烈探讨。近期，来自爱丁堡大学的科研人员发表了一篇关于元学习的最新综述性论文，题为《Meta-Learning in Neural Networks: A Survey》，其内容值得高度重视，系统地阐述了元学习的整体框架，详细涵盖了该领域的定义、所采用的方法、具体的应用场景以及所面临的挑战，从而成为研究者们不可或缺的重要参考资料。

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  • 2020年元学习（Meta Learning）综述论文
    优质
    本论文为2020年的元学习领域提供全面回顾，深入探讨了该领域的核心概念、最新进展及未来方向，旨在推动相关研究与应用的发展。 元学习旨在学会学习，是当前研究的一个热点领域。最近，爱丁堡大学的学者发布了一篇关于元学习最新进展的综述论文《Meta-Learning in Neural Networks: A Survey》，该文章对元学习体系进行了详尽阐述，包括定义、方法、应用和挑战等方面，成为这一领域的不可或缺的重要文献。
     
  • 2020年《异构网络表示学习》最新综述论文.pdf
    优质
    本文为2020年的综述性研究论文，全面总结了异构网络表示学习领域的最新进展与挑战。文中深入探讨了多种方法及其应用，并展望未来的研究方向。 异构网络表示学习（Heterogeneous Network Representation Learning）是当前数据挖掘及其他应用领域的研究热点，在众多任务中具有重要应用价值。近日，UIUC的韩家炜等学者发布了关于该主题的一份综述性文献，内容涵盖15页PDF和111篇参考文献，从背景知识到最新的代表性HNE模型以及面临的挑战等方面进行了全面阐述，为相关研究提供了宝贵的参考资料。
     
  • 元自主学习（综述论文）
    优质
    《元自主学习》是一篇概述和分析当前元学习与自主学习领域最新进展的研究性文章，探讨了如何通过元学习技术提升机器学习模型的自适应性和泛化能力。 近年来，在机器学习领域提出了一种名为自步学习的机制，这种机制模仿了人类和动物“由易到难”的学习过程。尽管在理论与应用方面已经取得了显著进展，当前的自步学习算法仍然面临着超参数选择方面的挑战。
     
  • 《关于小样本元学习的综述论文》(2020年7月30日预印)
    优质
    本文为2020年7月发表的预印本，全面回顾了小样本元学习领域的研究进展与挑战，旨在推动该领域的发展。 小样本学习是当前研究的热点领域。这篇论文总结了2016年至2020年间的小样本元学习文章，并将其分为四类：基于数据增强、基于度量学习、基于元优化以及基于语义的方法。非常值得阅读！
     
  • 关于元学习（meta learning）最新进展的综述论文
    优质
    本文为一篇关于元学习领域的综述性文章，全面总结了近年来在该领域取得的重要研究成果和创新方法，并探讨未来的研究方向。 本段落综述了元学习在图像分类、自然语言处理和机器人技术等领域中的应用。与深度学习不同，元学习能够在样本数据较少的情况下使用，并且着重于改进模型的泛化能力以提高预测精度。
     
  • 2020年《知识蒸馏》综述论文（悉尼大学出品）
    优质
    本文为悉尼大学于2020年发表的一篇关于知识蒸馏领域的综述性论文。文章全面回顾并分析了该领域的发展历程与最新进展，旨在为研究人员提供深入理解及未来研究方向的指导。 近年来，深度神经网络在工业界和学术领域取得了显著的成功，在视觉识别与自然语言处理方面尤为突出。其成功主要得益于强大的可扩展性：既包括大规模的数据集也涵盖庞大的模型参数规模。
     
  • 2020年《场景文本识别》综述更新论文
    优质
    本论文为2020年发布的关于《场景文本识别》领域的综述文章的最新更新版本，全面总结了近年来该领域的重要进展与研究成果。 自然场景中的文本识别（scene text recognition, STR）是计算机视觉和模式识别领域的研究热点。最近，华南理工的学者发布了一篇关于STR的综述论文，总结了STR的基本问题及最先进的技术，并介绍了新的见解和想法，展望未来趋势以全面展示STR的发展方向。
     
  • 2020年图神经网络计算综述论文
    优质
    本论文为2020年关于图神经网络计算领域的综合性回顾文章，全面总结了近年来该领域的主要进展、技术挑战及未来发展方向。 近年来，图神经网络（GNNs）由于能够建模并从图结构数据中学习，在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在涉及具有内在关联的数据的各种领域表现突出，而传统的神经网络在这类领域的应用效果不佳。
     
  • 关于深度多模态表示学习的综述论文
    优质
    本论文为一篇关于深度多模态表示学习的研究综述，系统地回顾了该领域的最新进展、关键技术及应用案例，并探讨未来研究方向。 多模态表示学习致力于减少不同数据类型之间的差异，在利用广泛存在的多模态数据方面发挥着关键作用。基于深度学习的多模态表示学习由于其强大的多层次抽象能力，近年来受到了广泛关注。
     
  • 元启发式优化的文献综述-研究论文
    优质
    本研究论文为读者提供了一篇关于元启发式优化方法的全面文献综述。文中详细探讨了各类元启发式算法的发展历程、核心原理及其在解决复杂问题中的应用现状，旨在揭示该领域的最新进展与未来发展方向。 解决优化问题不仅是运筹学的核心主题，在机器人、医学、经济等多个研究领域也占据重要位置。能够被形式化为优化问题的支持决策的数量正在迅速增长。本研究表明了元启发式优化的文献综述。这类方法适用于各种组合和连续的问题，包括单目标及多目标情况。 具体而言，元启发式方法涵盖模拟退火法、遗传算法、禁忌搜索法、蚁群算法以及粒子群优化（PSO）等技术。研究首先分析每个单独目标函数所固有的挑战性问题，并接着探讨在多个目标同时存在的场景下的处理方式。实践中这两个方面通常是相互关联的。 为了更好地理解多目标优化，我们有必要先介绍单目标优化的基础知识。特别地，在讨论中将着重于粒子群优化（PSO）的方法。