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文章/答案/技术大牛

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CreateAMind

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588065

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NEURO-SYMBOLIC FORWARD REASONING 图表

github https com 图表

2023-09-13

1170

mnist图片缺失 97%的像素，mnist add准确率84%；及15位的加法训练

github https git 开源网络安全

paper： Neural-Probabilistic Answer Set Programming

2023-02-14

2090

4个视觉符号推理数据集超简介

https 网络安全 java

1 Are Deep Neural Networks SMARTer than Second Graders 2212.09993

2023-02-14

4400

代码：lossless 压缩 10x faster VAE

https github 网络安全 git 开源

paper1： [1] Anji Liu, Stephan Mandt and Guy Van den Broeck. Lossless Compression with Probabilistic Circuits, In International Conference on Learning Representations (ICLR), 2022.

2022-11-22

3030

用概率推理解决强化学习- pyro colab代码

强化学习 https 网络安全编程算法

2018：Reinforcement Learning and Control as Probabilistic Inference: Tutorial and Review

2022-11-22

3060

CausalNeural Connection: Expressiveness Learnability Inference

网络安全 https 神经网络编程算法

尽管NCM具有足够的表达能力，但是一个真正的SCM是没办法仅仅通过观察数据学习出来的，也就是不具备足够的学习能力

2022-11-22

2340

deepmind 不确定性估计软件包

ide https 网络安全深度学习

Posterior predictive distributions quantify uncertainties ignored by point estimates. The neural_testbed provides tools for the systematic evaluation of agents that generate such predictions. Crucially, these tools assess not only the quality of marginal predictions per input, but also joint predictions given many inputs. Joint distributions are often critical for useful uncertainty quantification, but they have been largely overlooked by the Bayesian deep learning community.

2022-11-22

1600

10多表图对比：自监督表示学习算法大梳理

https 网络安全

Beyond Just Vision: A Review on Self-Supervised Representation Learning on Multimodal and Temporal Data

2022-11-22

2040

[开源包]DisCoPy:Python 中的幺半群范畴

python 编程算法 https NLP 服务

我们介绍了 DisCoPy，这是一个用于计算幺半群类别的开源工具箱。这个库提供了一个直观的语法来定义字符串图表和幺正函子。它的模块化允许在范畴理论的各种应用中有效地实现计算实验，在这些应用中，图已经成为通用语言。作为一个例子，我们首次使用 DisCoPy 在量子硬件上进行自然语言处理。

2022-06-10

6270

[代码]神经符号生成机器

分布式深度学习 https github 网络安全

调和符号和分布式表示是一个至关重要的挑战，可以潜在地解决当前深度学习的局限性。最近，通过以生成对象为中心的表示模型，在这个方向上取得了显著的进展。虽然学习识别模型以无监督的方式从原始图像推断以对象为中心的符号表示，如边界框，但没有这样的模型可以提供生成模型的另一个重要能力，即根据学习的世界密度的结构生成(采样)。在本文中，我们提出了生成神经符号机器，这是一个结合了分布式和符号表示的优点的生成模型，支持符号组件的结构化表示和基于密度的生成。这两个关键属性是通过两层潜在层次实现的，具有用于灵活密度建模的全局分布式潜在和结构化符号潜在图。为了增加这种层次结构中模型的灵活性，我们还提出了 StructDRAW prior。实验表明，该模型在结构精度和图像生成质量方面明显优于以往的结构化表示模型和最新的非结构化生成模型。我们的代码、数据集和训练模型可从以下网址获得https://github.com/JindongJiang/GNM

2022-06-10

2320

强化学习缺陷：如何用贝叶斯从错误中学习-安全及效率

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

Learning from What’s Right and Learning from What’s Wrong

2022-04-15

4340

动画模拟统计随机变量生成器：离散基础篇

https github git 网络安全开源

本公众号MyEncyclopedia定期发布AI，算法，工程类深度和前沿文章。学习本文的最佳姿势为点击文末在看，发送本文链接到桌面版浏览器，打开文末阅读原文，敲入代码运行。

2021-02-19

1.2K0

Jane Street Market Prediction 排名前10的notebook分享

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https://www.kaggle.com/c/jane-street-market-prediction/leaderboard

2020-12-29

1.5K0

编程算法 https 网络安全强化学习

在上文指出：“基于policy optimization的强化学习算法的数学基础都是policy gradient 定理（PGT），比如PG, A2C, A3C, TRPO, PPO, IMPALA等等。现在我们有了soft policy gradient 定理，对应地可以演化出一系列新算法，比如SPG, SA2C, SA3C, STRPO, SPPO, SIMPALA等等。”

2020-08-13

5600

SPG定理与算法介绍

强化学习 .net https github 网络安全

在传统的policy optimization强化学习中，通常会手加一个动作熵作为探索项，然后对该项的权重因子调参以达到增加探索的目的。然而“In practice, moreover, policy gradient methods typically employ carefully tuned entropy regularization in order to prevent policy collapse.”，更严重的是动作熵的引入破坏了PG（policy gradient ）理论的自洽性，而对于一个理论来说自洽性重于泰山。

2020-08-04

1.3K0

GTrXL架构介绍 (Transformer在RL中的应用)

https 网络安全 linux 编程算法

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.06764.pdf

2020-07-08

1.6K0

Meet CreateAMind Cuju ( 谷歌足球 SOTA )

编程算法 https http 网络安全强化学习

谷歌足球（Google Research Football）是Google Brain 开发的一个足球仿真策略游戏。

2020-05-09

8100

Convolutional Tsetlin Machine tutorial

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https://github.com/cair/convolutional-tsetlin-machine

2019-12-20

7680

https github 网络安全 git 开源

https://github.com/cair/pyTsetlinMachineParallel#interpretability-demo

2019-12-20

5830

使用Ray并行化你的强化学习算法（三）

https 网络安全腾讯云测试服务编程算法

我们先看算法的核心部分：model，包含了TensorFlow建图，计算loss，训练和测试。

2019-12-19

1.4K0

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