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一文入门元学习（Meta-Learning）（附代码）

迄今为止，本文应该是网上介绍【元学习（Meta-Learning）】最通俗易懂的文章了（ 保命），主要目的是想对自己对于元学习的内容和问题进行总结，同时为想要学习Meta-Learning的同学提供一下简单的入门。笔者挑选了经典的paper详读，看了李宏毅老师深度学习课程元学习部分，并附了MAML的代码。为了通俗易懂，我将数学推导和工程实践分开两篇文章进行介绍。如果看不懂，欢迎来捶我（ ）~~

2021年深度学习哪些方向比较新颖，处于上升期或者朝阳阶段，没那么饱和，比较有研究潜力？

先写两个最近火热我比较看好的方向Transformer和Self-Supervised，我这里举的例子倾向于计算机视觉方向。最后再补充Zero-Shot和多模态两个方向。

所有图像都值16x16个词吗？可变序列长度的动态Transformer来了

以ViT为代表的视觉Transformer通常将所有输入图像表征为固定数目的tokens。这项工作发现采用定长的token序列表征数据集中图像是一种低效且次优的做法，并提出一种可针对每个样本自适应使用最合适的token数目的动态ViT模型。

智能语音交互，正在改变我们生活

当下，智能语音正在成为我们生活的一部分，但是，智能交互的空间远不止我们的想象。