文章目录
0 封面
1 第一章：元学习简介
1.1 元学习与少样本学习
1.2 元学习的类型——学习度量空间
1.3 学习初始化
1.4 学习优化器
1.5 通过梯度下降来学习如何通过梯度下降来学习
2 第二章：使用孪生网络进行人脸识别与音频视频
2.1 什么是孪生神经网络
孪生神经网络的架构图
2.1.1 孪生网络的架构
2.2 使用孪生网络进行人脸识别
数据集建立
构建孪生网络
首先定义基网络：用于提取特征的卷积网络
其次定义能量函数，计算距离
选择优化函数，并定义模型
选择损失函数，并编译模型
定义一个函数来计算准确率
2.3 使用孪生网络进行音频识别
构建基网络
使用欧式距离作为能量函数
确定优化函数
确定损失函数
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0 封面
1 第一章：元学习简介
1.1 元学习与少样本学习
1.2 元学习的类型——学
阅读背景：
第一天：Python元学习——通用人工智能的实现
来源：互联网
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