内容简介

元学习是当今人工智能研究的热门领域之一，被视为实现通用人工智能的基础。

本书介绍元学习及其原理，讲解各种单样本学习算法，例如孪生网络、原型网络、关系网络和记忆增强网络，并在基于Python的TensorFlow与Keras中实现它们。

读者能够从本书中了解先进的元学习算法，如模型无关元学习、Reptile和元学习的上下文适应。

此外，本书还探索如何使用元随机梯度下降法来快速学习，以及如何使用元学习来进行无监督学习。

本书适合机器学习爱好者、人工智能研究人员和数据科学家阅读。