MIMO 元学习 流式

MIMO (Multiple Input Multiple Output) 元学习是一种机器学习方法，它结合了两个概念：多输入（MIMO）系统和元学习。在传统的MIMO通信中，系统同时接收来自多个天线的不同信号，而在元学习中，它指的是让模型从一系列相关的任务中学习通用的知识，以便在一个新的、未见过的任务上表现良好。

流式MIMO元学习是指在MIMO框架下，通过在线或增量的方式处理数据，模型能够动态地适应新数据流，而不是一次性处理完所有的数据。这种方式特别适合于实时场景和大规模数据处理，因为它允许模型随着新的观测不断更新和优化其泛化能力。通过这种学习策略，模型可以在遇到新的任务或环境变化时，快速调整其行为，提高了效率和适应性。