메타러닝 (4) 썸네일형 리스트형 Meta-Learning Lec12 요약 📚 Lec12: Bayesian Meta-Learning📍 강의 개요강의명: Bayesian Meta-Learning강의코드: AAI0032 (Meta Learning)기관: 한양대학교 인공지능학과🗂️ 목차Meta-Learning Inner Loops 요약Variational Lower Bound 개념Bayesian Black-box Meta-LearningBayesian Optimization 기반 Meta-LearningBayesian Meta-Learning 방법 요약Bayesian Meta-Learner 평가 방법Ambiguous Task 평가Active Learning 평가📌 1. Meta-Learning Inner Loops 요약Meta-learning의 inner loop는 task-.. Meta-Learning Lec11 요약 📘 Lec11: Variational Inference and Generative ModelsHanyang University / Meta Learning / AAI0032🗂️ 강의 개요강의 주제: Variational Inference(변분 추론)과 생성 모델주요 내용:확률적 모델잠재 변수(latent variable) 모델Variational Inference 및 ELBOAmortized Variational InferenceVariational Autoencoder (VAE)와 Conditional Models📍 1. Probabilistic Models확률적 모델: 데이터와 불확실성을 설명하기 위해 확률 분포를 사용하는 모델학습 목적: 모델 파라미터를 찾아서 데이터의 가능도(likelihoo.. Meta-Learning Lec10 요약 📘 Lec10-Advanced-Meta-Learning-Large-scale-meta-optimization 요약📢 1. 강의 개요주제: 대규모 메타 최적화(Large-Scale Meta-Optimization)에 관한 고급 메타러닝 주제학습 목표:기존 메타러닝 접근법이 규모로 인해 실패하는 시나리오 이해하기대규모 메타 최적화를 위한 기술 이해하기📚 2. 메타러닝 방법의 확장성💡 "메타러닝 방법이 확장 가능한가?"라는 질문에서 시작하는 중요한 주제두 유형의 사전 확률 비교수작업 설계 사전 확률(Hand-designed priors) vs 데이터 기반 사전 확률(Data-driven priors)데이터 기반 접근방식이 일반적으로 더 확장성이 있다고 추정됨메타러닝 발전 과정: 머신 비전 분야에서 모델.. Meta-Learning Lec9 요약 📘 Lec9: Advanced Meta-Learning – Task Construction한양대학교 인공지능학과 AAI0032 메타러닝📌 1. 강의 개요주제: 메타러닝에서의 task construction (태스크 구성) 심화핵심 질문:메타러닝에서 태스크를 어떻게 설계할까?supervised / unsupervised setting에서 어떤 차이가 있는가?memorization 문제를 어떻게 방지할 수 있을까?🗂️ 2. 주요 내용✅ Meta-learning Terminology 복습Black-box meta-learning: 모델이 내재적으로 빠르게 적응하도록 설계Optimization-based meta-learning: MAML, Reptile 같은 최적화 기반 접근Non-parametric m.. 이전 1 다음
