meta-learning

Transfer learning, adaptação de domínio, generalização de domínio, aprendizado multitarefa, etc. Artigos, códigos, conjuntos de dados, aplicações e tutoriais.

Aprendizado de máquina automatizado com scikit-learn

🦞 Apenas fale com seu agente — ele aprende e EVOLUI 🧬.

Uma biblioteca PyTorch para pesquisa em Meta-learning

Implementação de artigos científicos em 100 linhas de código.

FSL-Mate: Uma coleção de recursos para few-shot learning (FSL).

Código pronto para uso e notebooks de tutorial para impulsionar seu aprendizado em few-shot learning para classificação de imagens.

[TPAMI 2023] LibFewShot: Uma biblioteca abrangente para Few-shot Learning.

Implementação em TensorFlow e PyTorch de "Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning" (CVPR2019)

Fusão de Modelos em LLMs, MLLMs e Além: Métodos, Teorias, Aplicações e Oportunidades. ACM Computing Surveys, 2026.

Todos os materiais necessários para Aprendizado Federado: blogs, vídeos, artigos e softwares, etc.

Código complementar para a publicação na Nature "Discovering State-of-the-art Reinforcement Algorithms"

Manipulação de programas Python

TorchOpt é uma biblioteca eficiente para otimização diferenciável construída sobre o PyTorch.

Meta-aprendizado com otimização convexa diferenciável (CVPR 2019 Oral).