Python元学习：通用人工智能的实现（图灵图书）

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。

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苏达桑·拉维尚迪兰（Sudharsan Ravichandiran） 目前在众包网站Freelancer担任数据科学家。他是积极的开源项目贡献者和畅销书作家，在YouTube网站上发布的授课视频广受好评。重点关注深度学习和强化学习的实际应用，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的相关研究。 【译者简介】 葛言 本科毕业于华中科技大学经济学院国际商务专业（英语双学位），保送上海财经大学交叉科学研究院管理科学与工程直博，目前从事运筹学相关研究与Python开发工作。译有《精通Python设计模式（第2版）》等书。