3/21の輪講では、外部メモリを利用したone-shot learningと、TensorFlowと統合し話題となったEdwardについての論文を扱いました。one-shotは頻度の少ないイベントを覚えておくという内容で、異常検知などにも使えそうだなと感じました。 LEARNING TO REMEMBER RARE EVENTS
![外部メモリを利用したone-shotと、Edward](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/88a7cae927f99daf4bce3a98d5b425d48484d9e2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmiro.medium.com%2Fv2%2Fresize%3Afit%3A676%2F1%2A10zFcJE-8yvoNRw3u0Jakg.png)
Hierarchcal Bayesian Program Learning (HBPL)というLake、Salakhutdinovらにより提案された階層的な(文字で言うと、サブストローク、ストローク、ストローク間の関係から構成される)同時分布を用いたone-shot learningが主流な方式である。 Human-level concept learning through probabilistic programinduction, Lake et al., Science 2015 http://web.mit.edu/cocosci/Papers/Science-2015-Lake-1332-8.pdf One-shotlearningbyinvertingacompositionalcausal process, Lake et al., NIPS2013 http://cim
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