该文总结了元学习（或学习 - 学习）领域的现状，旨在通过改进学习算法本身来解决深度学习中包括数据和计算瓶颈在内的传统挑战，并提出了一种更全面的元学习方法分类，并重点介绍了几个应用领域，如少样本学习和强化学习，并讨论了未来研究的未解决的问题和有前景的方向。

Apr, 2020

该论文回顾了元学习的概念和应用，其与深度学习的不同之处在于其能够适应于少量高维数据集，可以用于模型自适应，可不断自我完善实现高度自主的人工智能。元学习不断发展创新，不同的发展方法已有不同的应用和研究方向，进一步拓展了机器学习的应用领域。

Apr, 2020

本论文旨在提供关于 Deep Meta-Learning 的理论基础以及总结关键的度量、模型和优化技术，同时也指出了性能评估和计算成本等主要挑战。

Oct, 2020

该论文介绍了元学习在深度学习中的应用及其近期发展，涵盖度量、记忆、基于学习等方法，并探讨了当前的挑战和未来的研究方向。

Mar, 2023

这篇综述论文介绍了自然语言处理领域中元学习的概念和应用，指出当前技术需要更多的标注数据和适用域限制，而元学习技术则旨在提高学习算法的数据效率和适用范围，在 NLP 任务中表现出了显著的效果。此外，该论文总结了元学习在 NLP 中的任务构建、问题应用和发展趋势，为研究人员提供了相关工作的指导和吸引更多研究关注。

May, 2022

元学习在医疗保健领域的广泛应用以及其解决关键医疗挑战的方法进行了综述，并对元学习研究中的当前挑战、潜在解决方案和未来展望进行了讨论。

Aug, 2023

通过信息理论设计的元正则化目标，可以使元学习器在任务训练数据和任务测试数据之间有效地适应，成功地使用来自非相互排斥任务的数据来有效地适应新任务，并在应用场景中大幅优于标准元学习算法。

Dec, 2019

通过提供一份综合调查报告，有组织地使用一致的术语和形式描述，本文旨在促进这个有前景的研究领域的进一步发展。

Nov, 2023

元学习在多任务学习、迁移学习、领域适应和持续学习等方面发挥重要作用，本文综述了元学习的技术概览，并强调了其在现实应用中对数据稀缺或昂贵的重要性，并突出了元学习与多任务学习、迁移学习、领域适应和持续学习之间的关系。此外，本文还探讨了元学习的其他高级话题，并强调了该领域未来研究的开放问题与挑战。通过综合最新的研究进展，本文全面阐述了元学习及其对各种机器学习应用的潜在影响。我们相信，这个技术概览将有助于推动元学习及其在解决现实世界问题中的实际应用。

Jul, 2023

该综述旨在利用元学习的视角重新审视生物智能研究领域中的既有研究，并将这些工作放入同一框架中进行，同时讨论 AI 和神经科学之间的最新交互点以及从这种视角出发出现的有趣新方向。

Nov, 2020