Paper summary_work based on meta learning

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  1. Meta Learning Framework
  2. ProtoNet: 一个和 Matching Net 十分相似的处理 few shot learning 任务的
    模型
  3. MAML: MAML 模型通过 Meta learning 的方法，尝试为所有的子任务学
    习一个初始参数，使得各个子任务能够在该参数基础上快速收敛。
  4. Meta learning for unsupervised learning: 一种利用 meta learning 框架来使
    用无标签数据的方法。
  5. Meta learning for item cold-start recommendation: Meta learning 在物品冷
    启动任务中的一个应用。