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文章/答案/技术大牛

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CreateAMind

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586154

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55

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用数学定义：层次、对称、模型、动作、相似、上下文

http://mitpress.mit.edu/books/category-theory-sciences

2022-03-14

2850

How We Learn第七章注意力的How What When 及抑制和训练（长文+案例）

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。

2021-04-29

5480

强化学习的 bayes 探索

1 openai RND：https://blog.openai.com/reinforcement-learning-with-prediction-based-rewards/

2019-01-03

7560

强文！LEARNING ACTIONABLE REPRESENTATIONS WITH GOAL.. POLICIES

LEARNING ACTIONABLE REPRESENTATIONS WITH GOAL-CONDITIONED POLICIES

2018-12-18

7490

通俗易懂 empowered RL

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.

2018-12-18

4070

互信息强化学习探索两篇paper

Hyoungseok Kim, Jaekyeom Kim, Yeonwoo Jeong, Sergey Levine, Hyun Oh Song

2018-12-17

7940

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

2018-12-12

7510

NORL(near-optimal representation learning for hierarchical RL)

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

2018-10-18

6400

面试论文：cpc-hrl 很难

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/efficient-hrl

2018-10-18

5280

CPC(representation learning with contrastive predctive coding)

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。

2018-10-18

1.7K0

GAIL(Imitating driver behavior with GAN)

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。

2018-10-18

1.2K0

Tracking Emerges by Colorizing Videos

Carl Vondrick , Abhinav Shrivastava , Alireza Fathi , Sergio Guadarrama ,Kevin Murphy

2018-10-18

5980

awesome-self-supervised-learning papers

https://github.com/jason718/awesome-self-supervised-learning

2018-10-18

1.2K0

disentangled-representation-papers

https://github.com/sootlasten/disentangled-representation-papers

2018-09-27

1.8K0

vae 相关论文表示学习 2

https://arxiv.org/pdf/1804.02086.pdf Structured Disentangled Representations

2018-09-27

9300

人工智能任务的分类（智力发展简单梳理）

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。

2018-09-27

3.1K0

计算机进行通用学习的原理、方法和工程模型完整中文版

https://www.researchgate.net/publication/323915356_jisuanjijinxingtongyongxuexideyuanlifangfahegongchengmoxing

2018-09-27

5340

vae 相关论文表示学习 1

05 Nov 2016 (modified: 18 Apr 2017)ICLR 2017 conference submissionReaders: EveryoneRevisions

2018-09-27

1.3K0

互信息论文笔记

https://github.com/topics/mutual-information

2018-09-27

1.3K0

PC 预测编码论文

Representation Learning with Contrastive Predictive Coding https://arxiv.org/pdf/1807.03748.pdf

2018-09-27

1.1K0

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