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Apr, 2021
使用特权信息进行动态元学习
Meta-learning using privileged information for dynamics
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Ben Day, Alexander Norcliffe, Jacob Moss, Pietro Liò
TL;DR
该研究论文介绍了利用神经ODE过程的元学习方法，使用潜变量模型进行灵活的上下文信息聚合，并扩展该模型以使用更多的优先信息，在模拟动态任务中验证了改进的准确性和校准性。
Abstract
neural ode processes
approach the problem of
meta-learning
for dynamics using a
latent variable model
, which permits a flexible aggregatio
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