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用数学定义:层次、对称、模型、动作、相似、上下文
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http://mitpress.mit.edu/books/category-theory-sciences
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2022-03-14
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How We Learn第七章 注意力的How What When 及抑制和训练 (长文+案例)
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仅仅突触可塑性的存在不足以解释我们物种的非凡成功。事实上,这种可塑性在动物世界中无处不在:即使是家蝇、线虫和海蛞蝓也有可修改的突触。如果智人变成了智人,如果学习成为了我们的生态位,成为了我们全球成功背后的主要原因,那是因为人脑包含了一整袋额外的诀窍。
CreateAMind
2021-04-29
581
0
强化学习的 bayes 探索
其他
1 openai RND:https://blog.openai.com/reinforcement-learning-with-prediction-based-rewards/
CreateAMind
2019-01-03
786
0
强文!LEARNING ACTIONABLE REPRESENTATIONS WITH GOAL.. POLICIES
其他
LEARNING ACTIONABLE REPRESENTATIONS WITH GOAL-CONDITIONED POLICIES
CreateAMind
2018-12-18
773
0
通俗易懂 empowered RL
其他
Inspired by examples from the animal kingdom, social sciences and games the authors proposed empowerment, a rather universal function, defined as the information-theoretic capacity of an agent’s actuation channel.
CreateAMind
2018-12-18
422
0
互信息 强化学习探索 两篇paper
其他
Hyoungseok Kim, Jaekyeom Kim, Yeonwoo Jeong, Sergey Levine, Hyun Oh Song
CreateAMind
2018-12-17
837
0
Yoshua Bengio清华演讲ppt 等其他演讲ppt
其他
http
html
processing
http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/yoshua_en/talks.html
CreateAMind
2018-12-12
773
0
NORL(near-optimal representation learning for hierarchical RL)
其他
论文链接: https://arxiv.org/pdf/1810.01257.pdf 如有疑惑或是讨论,请于公众号后留言或者发送邮件至: linpan_usst@163.com
CreateAMind
2018-10-18
666
0
面试论文:cpc-hrl 很难
其他
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/efficient-hrl
CreateAMind
2018-10-18
547
0
CPC(representation learning with contrastive predctive coding)
其他
摘要: 监督学习在很多应用方面有了巨大的进步,但是非监督学习却没有如此广的应用,非监督学习是人工智能方面非常重要也非常具有挑战性的领域。这篇论文提出了 constrative predictive coding,一个非监督的通用的算法用于在高维度数据中提取有用的表示信息。算法的核心是通过强大的自回归(autoregressive)模型来学习未来的(预测的)隐变量表示。论文使用对比损失概率(probabilistic contrastive loss)来引入最大化预测样本的信息的隐变量。大多数其他研究的工作都集中在使用一个特殊的修正(公式)评估表示,论文(CPC)所使用的方法在学习有用信息表示的时候表现非常优异。
CreateAMind
2018-10-18
1.8K
0
GAIL(Imitating driver behavior with GAN)
其他
精确预测和仿真人们驾驶行为在人工智能系统中尤为重要。传统模型采用简单的参数化模型和行为克隆。论文提出了一个新的方法来解决先验分布中的连续误差问题,可以使得在存在扰动的情况下的行为变得更加具有鲁棒性。
CreateAMind
2018-10-18
1.2K
0
Tracking Emerges by Colorizing Videos
其他
Carl Vondrick , Abhinav Shrivastava , Alireza Fathi , Sergio Guadarrama ,Kevin Murphy
CreateAMind
2018-10-18
621
0
awesome-self-supervised-learning papers
其他
https://github.com/jason718/awesome-self-supervised-learning
CreateAMind
2018-10-18
1.3K
0
disentangled-representation-papers
其他
https://github.com/sootlasten/disentangled-representation-papers
CreateAMind
2018-09-27
1.9K
0
vae 相关论文 表示学习 2
其他
https://arxiv.org/pdf/1804.02086.pdf Structured Disentangled Representations
CreateAMind
2018-09-27
964
0
人工智能任务的分类 (智力发展简单梳理)
其他
为了实现AI-Complete(AI-Hard,AI完全)问题,我们需要一些测量方法,最著名的测量方法当属图灵测试。一个可以解决AI完全问题的机器应该在必要辅助的设备帮助下,可以完成人类能够完全的所有任务,亦即它像人类一样的智能(Intelligent),我们便称其为强人工智能(True AI或Strong AI)。这些人类可以完成的任务,我们称之为人工智能任务,简称AI任务,AI任务有不同的难易程度,所谓难易是基于所需要的智力资源的多少,一般呈现到科学技术领域,表现出来的是越容易模拟实现的AI任务越简单,越难于模拟实现的任务越困难,目前还有很多AI任务,除人类以外没有任何对象可以完成。
CreateAMind
2018-09-27
3.3K
0
计算机进行通用学习的原理、方法和工程模型 完整中文版
其他
https://www.researchgate.net/publication/323915356_jisuanjijinxingtongyongxuexideyuanlifangfahegongchengmoxing
CreateAMind
2018-09-27
540
0
vae 相关论文 表示学习 1
其他
05 Nov 2016 (modified: 18 Apr 2017)ICLR 2017 conference submissionReaders: EveryoneRevisions
CreateAMind
2018-09-27
1.3K
0
互信息论文笔记
其他
https://github.com/topics/mutual-information
CreateAMind
2018-09-27
1.4K
0
PC 预测编码 论文
其他
Representation Learning with Contrastive Predictive Coding https://arxiv.org/pdf/1807.03748.pdf
CreateAMind
2018-09-27
1.2K
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