本書全面介紹了深度元學習技術的知識，包括元學習、機器學習、深度學習及其技術平臺和應用案例，給出了一套較為完備的深度元學習框架，并根據(jù)作者所在課題組的研究成果提出了一些具有啟發(fā)性的元學習算法和思考方向。
全書共9章。第1章主要介紹元學習的基本概念、基本任務和基本類型；第2章系統(tǒng)介紹深度學習的概念、原理和應用，幫助讀者逐步具備一定的深度學習實踐能力；第3章介紹一種簡單的元學習神經(jīng)網(wǎng)絡——孿生網(wǎng)絡；第4章介紹原型網(wǎng)絡及其各種變體；第5章介紹兩種有趣單樣本元學習算法——關系網(wǎng)絡和匹配網(wǎng)絡；第6章介紹記憶增強神經(jīng)網(wǎng)絡；第7章進一步介紹饒有趣味且應用廣泛的元學習算法——模型無關元學習及其變種；第8章介紹另外兩種經(jīng)典的元學習模型——MetaSGD和Reptile；第9章深入介紹元學習的一些新進展與**研究成果——基于樣本抽樣和任務難度自適應的深度元學習理論。全書提供大量應用實例和配套代碼，每章后均附有適量思考題，引發(fā)讀者思考和討論。
全書行文淺顯易懂，深入淺出，適合作為高等學校計算機相關專業(yè)研究生或高年級本科生開展元學習理論教學，也可供廣大AI技術開發(fā)和研究人員參考。
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