Sharing to learn and learning to share; Fitting together Meta-Learning, Multi-Task Learning, and Transfer Learning: A meta review
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Upadhyay, Richa, Phlypo, Ronald, Saini, Rajkumar, Liwicki, Marcus |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Meta-Sparsity: Learning Optimal Sparse Structures in Multi-task Networks through Meta-learning
von: Upadhyay, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Upadhyay, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Giving each task what it needs -- leveraging structured sparsity for tailored multi-task learning
von: Upadhyay, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Upadhyay, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Systematic Performance Analysis of Deep Perceptual Loss Networks: Breaking Transfer Learning Conventions
von: Pihlgren, Gustav Grund, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Pihlgren, Gustav Grund, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Centralized Reward Agent for Knowledge Sharing and Transfer in Multi-Task Reinforcement Learning
von: Ma, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Meta-learning Optimizers for Communication-Efficient Learning
von: Joseph, Charles-Étienne, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Joseph, Charles-Étienne, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning Shared Representations for Multi-Task Linear Bandits
von: Lin, Jiabin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lin, Jiabin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Sharing Knowledge in Multi-Task Deep Reinforcement Learning
von: D'Eramo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: D'Eramo, Carlo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Meta-learning Representations for Learning from Multiple Annotators
von: Kumagai, Atsutoshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kumagai, Atsutoshi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TIDE: Asymmetric Neural Circuits for Stabilized Temporal Inhibitory-Excitatory Dynamics
von: Kyuroson, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kyuroson, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2026)
UAV-Assisted Multi-Task Federated Learning with Task Knowledge Sharing
von: Yang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Meta-learning of shared linear representations beyond well-specified linear regression
von: Even, Mathieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Even, Mathieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Meta-Learning with Heterogeneous Tasks
von: Si, Zhaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Si, Zhaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Meta-learning in healthcare: A survey
von: Rafiei, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Rafiei, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning to learn ecosystems from limited data -- a meta-learning approach
von: Zhai, Zheng-Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhai, Zheng-Meng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SMART: A Spectral Transfer Approach to Multi-Task Learning
von: Zhao, Boxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhao, Boxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Meta-Semi: A Meta-learning Approach for Semi-supervised Learning
von: Wang, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Wang, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2020)
In-Context Learning Can Re-learn Forbidden Tasks
von: Xhonneux, Sophie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xhonneux, Sophie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Transfer in Reinforcement Learning via Regret Bounds for Learning Agents
von: Tuynman, Adrienne, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Tuynman, Adrienne, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Urban-Focused Multi-Task Offline Reinforcement Learning with Contrastive Data Sharing
von: Zhao, Xinbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Xinbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hacking Task Confounder in Meta-Learning
von: Wang, Jingyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Jingyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Meta Learning in Bandits within Shared Affine Subspaces
von: Bilaj, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bilaj, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Breast and Ovarian Cancer Classification via ViT-Based Preprocessing and Transfer Learning
von: Rawat, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rawat, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-objective Reinforcement learning from AI Feedback
von: Williams, Marcus
Veröffentlicht: (2024)
von: Williams, Marcus
Veröffentlicht: (2024)
Enabling Asymmetric Knowledge Transfer in Multi-Task Learning with Self-Auxiliaries
von: Graffeuille, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Graffeuille, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Meta-learning how to Share Credit among Macro-Actions
von: Hosu, Ionel-Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hosu, Ionel-Alexandru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Mamba as a Continual Learner: Meta-learning Selective State Space Models for Efficient Continual Learning
von: Zhao, Chongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Chongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hybrid-Task Meta-Learning: A GNN Approach for Scalable and Transferable Bandwidth Allocation
von: Hao, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Hao, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Entropy Regularized Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning
von: Nakhaei, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nakhaei, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing Value of Learning in Task-Oriented Federated Meta-Learning Systems
von: Wu, Bibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Bibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fast Rate Bounds for Multi-Task and Meta-Learning with Different Sample Sizes
von: Zakerinia, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zakerinia, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AMAGO-2: Breaking the Multi-Task Barrier in Meta-Reinforcement Learning with Transformers
von: Grigsby, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Grigsby, Jake, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Scalable Multi-Task Transfer Learning for Molecular Property Prediction
von: Lee, Chanhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lee, Chanhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient UAV Swarm-Based Multi-Task Federated Learning with Dynamic Task Knowledge Sharing
von: Yang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Transfer Learning Based Peer Review Aggregation and Meta-review Generation for Scientific Articles
von: Hasan, Md. Tarek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hasan, Md. Tarek, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Learning Architectures: A Performance Evaluation with Crop Yield Prediction Application
von: Mukherjee, Anwesha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mukherjee, Anwesha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Does Neuroevolution Outcompete Reinforcement Learning in Transfer Learning Tasks?
von: Nisioti, Eleni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nisioti, Eleni, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Task Sampler Learning for Meta-Learning
von: Wang, Jingyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Jingyao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
On Supernet Transfer Learning for Effective Task Adaptation
von: Singh, Prabhant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Singh, Prabhant, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pessimistic Value Iteration for Multi-Task Data Sharing in Offline Reinforcement Learning
von: Bai, Chenjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bai, Chenjia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Recurrent Reinforcement Learning with Memoroids
von: Morad, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Morad, Steven, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Meta-Sparsity: Learning Optimal Sparse Structures in Multi-task Networks through Meta-learning
von: Upadhyay, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Giving each task what it needs -- leveraging structured sparsity for tailored multi-task learning
von: Upadhyay, Richa, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A Systematic Performance Analysis of Deep Perceptual Loss Networks: Breaking Transfer Learning Conventions
von: Pihlgren, Gustav Grund, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Centralized Reward Agent for Knowledge Sharing and Transfer in Multi-Task Reinforcement Learning
von: Ma, Haozhe, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Meta-learning Optimizers for Communication-Efficient Learning
von: Joseph, Charles-Étienne, et al.
Veröffentlicht: (2023)