元学习是人工智能领域继深度学习、深度强化学习、生成对抗之后，又一个重要的研究分支。模型无关元学（MAML）算法可以适用于多个领域，包括少样本的回归、图像分类，以及增强学习，并且使用更少的参数量达到了当时（2017年)最先进的专注于少样本分类领域的网络的准确率。本次报告首先讲述了元学习的基本概念，着重介绍了模型无关元学习算法的算法原理，以及它在回归问题和分类问题上的实验结果；最后介绍了MAML算法在神经机器翻译上的应用。
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