meta-learning即元学习，也可以称为“learning to learn”。常见的深度学习模型，目的是学习一个用于预测的数学模型。而元学习面向的不是学习的结果，而是学习的过程。其学习的不是一个直接用于预测的数学模型，而是学习“如何更快更好地学习一个数学模型”。
从任务划分就开始与众不同的元学习-潘珲原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/10/03/%e4%bb%8e%e4%bb%bb%e5%8a%a1%e5%88%92%e5%88%86%e5%b0%b1%e5%bc%80%e5%a7%8b%e4%b8%8e%e4%bc%97%e4%b8%8d%e5%90%8c%e7%9a%84%e5%85%83%e5%ad%a6%e4%b9%a0/
网络嵌入（Network Embedding）是针对网络中节点进行特征学习的一项新兴的研究任务，它旨在将网络中的节点表示成低维、实值、稠密的向量形式，使得得到的向量形式可以在向量空…
可解释性对于建立用户与决策模型之间的信任关系至关重要，提高机器学习模型的可解释性和透明性是机器学习在现实任务中进一步发展和应用的关键。本次报告带大家了解机器学习常用的可解释方法的基…
条件随机场（conditional random fields）是一种满足马尔可夫性质的条件概率图模型。它很好地解决了隐马尔可夫模型…
代码摘要（Code Summarization）是一项通过自动生成自然语言描述以解释目标代码的技术。其目标是帮助理解代码的功能和用途。通过本次学术报告对学习代码摘的学习，希望大家可…
1. 简介 VUPEN在Pwn2Own2013上利用此漏洞攻破了Win8+IE10，5月22日VUPEN在其博客上公布了漏洞的细节。它是一个ORG 数组整数溢出漏洞，由于此漏洞的特…
自从深度学习火起来后，预训练过程就是做图像或者视频领域的一种比较常规的做法，有比较长的历史了，而且这种做法很有效，能明显促进应用的效果。那预训练在自然语言处理中优势怎样发展起来的呢…
本报告主要介绍数据样本的质量评估方法。随着数据规模的不断扩大，如何有效评估数据样本的贡献成为提升模型性能和效率的关键问题。报告分析了当前领域内的主要评估方法，讨论了不同评估标准对模…
本学术报告概述了人工智能生成内容检测的背景、挑战及两种核心算法——DetectGPT和DeTeCtive。重点阐述了基于概率曲率的零样本检测方法和多级对比学习框架，分析了其原理、优…
探讨了语言的分类方式：编译型语言和解释型语言，动态类型语言和静态类型语言，以及Python对象是如何实现的，…
本次报告介绍了模糊测试以及各种分类方法，并且讲解了目前流行的模糊测试工具AFL的原理，阐明了AFL工具是如何提高代码覆盖率的。针对AFL存在的测试用例生成盲目性的问题，介绍了一种基…
