Învățarea cu eșantioane limitate: Meta-învățare și aplicații la sistemele de comunicații

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Învățarea profundă a înregistrat succese remarcabile în multe sarcini de învățare automată, cum ar fi clasificarea imaginilor, recunoașterea vorbirii și jocurile. Cu toate acestea, aceste descoperiri sunt adesea dificil de transpus în sisteme de inginerie din lumea reală, deoarece modelele de învățare profundă necesită un număr masiv de eșantioane de instruire, care sunt costisitoare de obținut în practică.

Pentru a face față penuriei de date etichetate, meta-învățarea few-shot optimizează algoritmii de învățare care se pot adapta eficient și rapid la sarcini noi. În timp ce meta-învățarea câștigă un interes semnificativ în literatura de învățare automată, principiile sale de funcționare și fundamentele teoretice nu sunt la fel de bine înțelese în comunitatea inginerească. Această monografie de revizuire oferă o introducere în meta-învățare prin acoperirea principiilor, algoritmilor, teoriei și aplicațiilor inginerești.

După introducerea metaînvățării în comparație cu învățarea convențională și comună, sunt descriși principalii algoritmi de metaînvățare, precum și un cadru general de optimizare pe două niveluri pentru definirea tehnicilor de metaînvățare. Apoi, sunt rezumate rezultatele cunoscute privind capacitățile de generalizare ale metaînvățării din punctul de vedere al învățării statistice.

Aplicațiile la sistemele de comunicații, inclusiv decodarea și alocarea puterii, sunt discutate în continuare, urmate de o introducere a aspectelor legate de integrarea metaînvățării cu tehnologiile informatice emergente, și anume calculul neuromorfic și cuantic. Monografia se încheie cu o prezentare generală a provocărilor de cercetare deschise.