前言



元学习的历史可以追溯到20世纪60年代开始的机器学习研究，当时一些研究人员开始探索如何在学习中引入“元”的概念。其中最早的尝试包括基于决策树的元学习和基于规则的元学习。
近年来，随着机器学习领域的快速发展，元学习变得越来越受关注。元学习的研究涉及强化学习、机器人学、自然语言处理等各个领域，并在这些领域中取得了许多应用成果。
总体来说，元学习是一种机器学习的方法，它旨在使机器学习系统能够自动学习如何学习。元学习的目标是开发出一种智能系统，该系统能够快速适应新的任务和环境，而不需要大量的训练数据或重新设计整个学习算法。在元学习中，机器学习的基本模型通过学习如何在不同的任务之间共享和迁移知识来提高自己的学习能力。
路漫漫，其修远兮！本书是为有志于学习深度元学习技术的读者而写。希望本书能为现在或将来从事元学习、深度学习、机器学习及通用人工智能的读者提供知识参考，抛砖引玉，烘云托月。
本书力求浅显易懂、深入浅出，既可以作为深度元学习领域的专著，也可以作为计算机相关专业研究生或高年级本科生开展元学习理论教学的参考书。
本书共9章，章节安排以综合深度元学习工程应用为主线展开。第1章介绍了元学习的基本概念、基本任务和基本类型；第2章系统地介绍深度学习的基本概念、原理和应用，帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力；第3章介绍一种简单的神经网络——孪生网络；第4章介绍原型网络及其各种变体；第5章介绍两种有趣单样本学习算法——关系网络和匹配网络；第6章介绍记忆增强神经网络；第7章介绍饶有趣味且应用广泛的元学习算法——模型无关元学习；第8章介绍了另外两种经典的元学习模型——MetaSGD 和 Reptile；第9章深入介绍元学习的一些新进展与最新研究成果——基于样本抽样和任务难度自适应的深度元学习理论。本书还提供了使用Python语言编写的配套代码，供读者学习和参考。
在本书的编写过程中，温州大学的陈慧灵博士对本书的总体结构、章节细节形成提出很多具体的建议。笔者课题组研究生徐艳琳、龚启舟、冷志雄、万泉、张润杰、颜丙辰、杨凤山、郭文恒等一起参与了第3～9章的初稿撰写，编制了配备的程序。清华大学出版社的编辑对本书的修改提出了宝贵意见。这里一并表示衷心的感谢！
因笔者水平所限，书中难免存在不足之处，衷心希望广大读者多提宝贵意见，我们将在后续的版本中百尺竿头，更进一步！

笔者于桂林电子科技大学
2023年5月