فرا-یادگیری برای بهینه سازی (Meta-Learning for Optimization)، در ریاضیات (Mathematics)

انواع روش های بهینه سازی (Optimization Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :

فرا-یادگیری برای بهینه سازی (Meta-Learning for Optimization) :

📌 معرفی

فرا-یادگیری برای بهینه سازی (Meta-Learning for Optimization) که با نام "یادگیری برای یادگیری" (Learning to Learn) یا "یادگیری برای بهینه سازی" (Learning to Optimize) نیز شناخته می شود، به آموزش یک مدل (معمولا یک شبکه عصبی) برای انجام مؤثرتر فرآیند بهینه سازی روی یک توزیع از مسائل اشاره دارد. هدف این است که یک بهینه ساز (Optimizer) یاد بگیرد که چگونه مسائل جدید مشابه را سریع تر و بهتر حل کند.

🔧 ایده اصلی

به جای طراحی دستی یک الگوریتم بهینه سازی (مانند SGD یا Adam)، یک مدل (مثلا یک LSTM یا یک شبکه عصبی دیگر) را طوری آموزش می دهیم که خودش به عنوان یک بهینه ساز عمل کند. این مدل با مشاهده تاریخچه به روزرسانی ها روی مسائل آموزشی، یاد می گیرد که چگونه پارامترها را برای مسائل جدید به روز کند.

📐 کاربردها

یادگیری کم نمونه (Few-shot Learning): یادگیری یک مدل جدید با تعداد بسیار کمی داده.

بهینه سازی فراپارامترها (Hyperparameter Optimization): یادگیری نحوه تنظیم فراپارامترها.

طراحی شبکه عصبی (Neural Architecture Search - NAS): یادگیری نحوه جستجوی معماری بهینه.

بهبود الگوریتم های بهینه سازی موجود.