将快速学习与神经网络的组成结构联系起来：来自元学习参数空间中的加性类比的证据

原文：Linking Rapid Learning to Compositional Structure in Neural Networks: Evidence from Additive Analogies in Meta-Learned Parameter Spaces

人类可以从有限的经验中快速学习，而神经网络通常需要大量的训练。在这项工作中，我们研究了神经网络的哪些属性可以使其快速学习。我们研究通过元学习优化的神经网络，元学习是一种将网络暴露给许多相关函数的技术，以促进其后续学习类似函数。普里

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