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【亚博电竞】ICML首日行程即将开启。这一天,来自深度自学各研究领域的专家们将对自己的论文和研究进行演讲。ICML排名的论文主要关注的类型都是基础理论类的研究,例如深度自学题目的论文大多关注如何有效地创建自学模式和训练模式,最后应用的论文很少。

ICML论文的关注领域非常普遍。我们在星期一的深度自学论文中投票,指出了几篇可能有价值的文章。

他们分别来自不同的主题板块。深度自学模型的重复使用分解(Oneralization开关DeeptoratingGeralization开关DeeptorativerativeModels)是Googledepmind的论文,本文主要探索如何使机械学习系统对新事物的自学速度像人一样慢,或者至少像这个目标。

我们告诉现在的神经网络,经过至少数千人以上的样品训练后,可以学习新的概念,人们仍然想知道为什么人脑一般只要一次训练就能学习新的概念。在这方面的研究突破的话,机械学习的效率会大幅度提高。

选择理由:机器在运算方面的速度无人能及,但自学能力非常弱,如果能加强自学能力,机器学习的发展必然会大大推进学会用于记忆创建网络(Learngto关于Generate、with、Memory)是清华大学三位学者的研究论文。目前,记忆仍然是人工智能的弱点。

记忆单元已经广泛应用于加强深度神经网络在未来的应对能力和预测指令能力,但仍很少被用作分解模型的过程(通过研究现有数据来分解新数据)。该研究明确提出了DGM的应用,算法通过外部存储的信息完善了自己能力选择的理由:记忆力的缺陷可能是目前机械语音助手无法普及的因素。与人水平非常的记忆力是机器与人长时间对话的最重要前提之一。英语和普通话的终端语音识别是百度发表的论文,吴恩达也参加了。

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它展示了一种算法思路,既可用于识别英语,也可用于识别普通话。这个算法在吵闹的环境下,即使是有方言口音的声音,也可以用不同的语言表现出来。百度说,他们在这里取得的成果主要与超级计算机的合理应用有关。

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选择理由:该算法的优势主要表现在避免方言和喧闹环境的障碍中,其价值明显希望如此之大。为什么算法在Tetris中能够更简单地提出大部分要求?也许所有的顺序都可以决定问题(WhyMostDecions)AreeeasyintetrintetrinTetrinProblems、AsWell)erSequentialDecision的跨越和AsWell一起加强学习的主要控制。

ICML中加强自学的研究主要集中在通过训练算法玩游戏或创建竞争模式来研究规则。Tetris是俄罗斯的块,研究者发现,如果人们不告诉适当的道德,不给予多少报酬,只能提出一件事的合并要求,这件事就容易被计算机解决。他们想起了将这个特性应用于算法,使算法的自学高效率和速度的方法。

选择理由:玩游戏是检验算法效果的有效方法,本文推出了新的算法自学模式,具有新的意义。Minecraft中的记忆、感觉和不道德控制(Control———————————————————————-特点也是将记忆数据重新加入算法。记忆力的完善应该是未来AI的发展趋势,也是AI提升空间仅次于的地方。

选择理由:Minecraft是一款开放的游戏,AI比让AI玩俄罗斯块更有意义,这项研究也涉及制作AI记忆的内容。线性型深度特征提取:理论和新框架(DiscreteDeepFeatureExtration:DisatheoryandNew封面神经网络的时间持续特征提取首次成为数学理论是持续特征提取首次成为数学理论是在2012年,该论文考虑了对线性型变量展开特征提取的方式,试图创建围绕该特征的数学理论系统。选择理由:并非所有变量都能转换为倒数函数,机械学习算法教授有效提取线性特征的方法是合适的。噪音转录函数(NoisyActivation、Function)这篇论文(公共编号:)已经翻译成全文,在深度自学的过程中,通过在函数中再次添加噪音,反而大幅度减轻了梯度饱和状态的现象。

页面查阅选择理由:反常识、反直觉的想法反而取得了良好的效果。通过木块塔的例子自学物理直觉是FacebookAI研究院的作品。团队用于木制滑动车这样的模型,木制滑动车是获得物理世界感觉的玩具。

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FacebookAI研究院建立了3D积木模型,使其崩溃,算法需要预测积木崩溃的轨迹、相当严重的程度和取得物理特性的直觉。就像人类对物品的物理特性没有感觉一样。选择理由:让AI享受对物品的物理直觉是最重要的,机器人看到土地时,如果知道在湿润的状态下自己踩的话就不会崩溃,可以防止很多困难。目前,对深度自学的研究仍处于相对基础阶段,难以找到。

研究者仍然试图从各种角度模拟人类的感觉和思维方式,制作简单的人工智能。这是一个合理的思路,让我们期待周一的演讲在美国纽约的月亮开始。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。

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本文来源:-www.street-post.com

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