Apprendre avec des échantillons limités : Méta-apprentissage et applications aux systèmes de communication

Apprendre avec des échantillons limités : Méta-apprentissage et applications aux systèmes de communication (Lisha Chen)

Titre original :

Learning with Limited Samples: Meta-Learning and Applications to Communication Systems

Contenu du livre :

L'apprentissage profond a connu un succès remarquable dans de nombreuses tâches d'apprentissage automatique telles que la classification d'images, la reconnaissance vocale et les jeux. Toutefois, ces avancées sont souvent difficiles à transposer dans des systèmes d'ingénierie du monde réel, car les modèles d'apprentissage profond nécessitent un nombre massif d'échantillons d'entraînement, qui sont coûteux à obtenir dans la pratique.

Pour remédier à la pénurie de données étiquetées, le méta-apprentissage à quelques coups optimise les algorithmes d'apprentissage qui peuvent s'adapter efficacement et rapidement à de nouvelles tâches. Si le méta-apprentissage suscite un intérêt croissant dans la littérature sur l'apprentissage automatique, ses principes de fonctionnement et ses fondements théoriques ne sont pas aussi bien compris par la communauté des ingénieurs. Cette monographie fournit une introduction au méta-apprentissage en couvrant les principes, les algorithmes, la théorie et les applications d'ingénierie.

Après avoir présenté le méta-apprentissage par rapport à l'apprentissage conventionnel et conjoint, les principaux algorithmes de méta-apprentissage sont décrits, ainsi qu'un cadre général d'optimisation à deux niveaux pour la définition des techniques de méta-apprentissage. Les résultats connus sur les capacités de généralisation du méta-apprentissage du point de vue de l'apprentissage statistique sont ensuite résumés.

Les applications aux systèmes de communication, y compris le décodage et l'allocation de puissance, sont ensuite discutées, suivies d'une introduction aux aspects liés à l'intégration du méta-apprentissage avec les technologies informatiques émergentes, à savoir l'informatique neuromorphique et l'informatique quantique. La monographie se termine par une vue d'ensemble des défis à relever en matière de recherche.

Autres informations sur le livre :

ISBN :9781638281368
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Éditeur :
Langue :anglais
Reliure :Broché

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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)