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【DeepMin哈萨比斯长文】伟的AI离不开神经科学:强化学习-Attention-连续学习

RL方法解决了如何通过将中的状态映射到行动来最化未来奖励的问题,并且是AI研究中使用最广泛的工具之一。虽然并没有得到AI研究人员的广泛承认,但RL方法最初是通过对动物学习的研究启发的。 体验重播对于最限度地提高数据效率至关重要,避免了从连续相关经验中学习的不稳定的影响,使网络即使在复杂、高度结构化的顺序(如视频游戏)中,也能学习可行的价值函数。 人工智能系统现在已经在许多任务达到人类水平的表现,例如对象识别(Krizhevsky et al.,2012),以及在许多动态、对立的超过人类专家,例如 Atari 游戏(Mnih et al.,2015 progressive network也被成功用于将模拟中智能体的知识转移给真正的机器人臂,减少了所需的训练时间(Rusu et al .,2016b)。 此外,最近开发智能体(agent)方面的研究已经开始采用控制器和模型之间分离的架构,以在涉及物理对象之间的相互作用的问题中实现基于模拟的规划(Hamrick et al., 2017)。

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关于事件相关电位P300应用于视频游戏的研究

事件相关电位 ERP----事件相关电位(ERP)是由产生的与特定内部或外部事件(如刺激、反应、决策)相关的电位。它们可以提供关于广泛的认知和情感过程的信息。 P300 事件相关电位----P300代表在电图中观察到的阳性峰,代表刺激评估的认知过程。P300峰值的特征在于,对于不经常发生的刺激类别,它比经常发生的刺激类别得多。 考虑到它不需要用户训练,并且可以作为听觉或触觉刺激的响应而被唤起,因此它非常强。然而,为了检测控制信号,用户必须首先通过适当的刺激来呈现,这可能会产生分散注意力,特别是在快节奏的游戏中。 由于注意力和工作量是紧密联系在一起的,并且是持续关注对象表现的指标,因此P300被证明可用于评估游戏中的工作量,在该游戏中,用户承担着简单的驾驶任务。 在这里,作者证明了P300可以在沉浸式中有效唤起,并且即使有人从事平行运动任务(转动方向盘)会产生肌肉伪影,也可以利用它来进行控制。

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    关于事件相关电位SSVEP应用于视频游戏的研究

    这些发展标志着在游戏中无缝融合刺激的趋势,目标是更直观和更有吸引力。特定实验条件下感兴趣的成分的存在和属性(振幅和潜伏期)可以通过脱机分析受试者内部和受试者之间的平均波形来验证。 当受试者将注意力集中在这样一个物体符号上时,可以在的初级视觉皮层上检测到与刺激振荡频率相匹配的信号。 早在1977年,Vidal就设计了一款BCI控制的游戏,该游戏使用棋盘模式来指示移动方向,并在迷宫中促进交互,在迷宫中,用户被要求跳出迷宫。 研究表明,虽然多数参与者都能控制它,但不同的刺激频率在参与者之间产生不同程度的反应。作者提到的另一个问题是来自外部光源的光污染。值得注意的是,SSVEP范例的使用还有其他的限制。? 类似地,游戏中的多数SSVEP实现都使用标准的监视器来显示刺激,因此只使用了较低频率的闪烁刺激。刺激的性质(颜色、显示方式、频率)严重影响BCI的性能。许多论文证实了SSVEP在游戏中的可行性。

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    既能欺骗机器,也能迷惑人类!Goodfellow等人提出新一代对抗样本

    类似地,如果针对计算机视觉开发的对抗样本对人也有影响,那么这有助于更好地理解人功能。?图 2:在更多模型/视角上进行优化的对抗样本有时对人类意义更。该观察说明人机迁移或许是可能的。 第三,研究者在时限性中评估人类观察者的分类结果,以使对抗样本对人类感知的细微影响也能被检测到。换言之,人类可以在分类任务上达到接近完美的准确率,性能的微小改变可能不会对应到准确率的可观变化。 此外,短时间的图像呈现限制了利用循和自上而下处理路径的时间(Potter et al., 2014),被认为是使内部的处理过程更接近前馈人工神经网络。 (a) 经常被时限性中的人类观察者误认为猫的狗图像。(b) 类似于 a,蜘蛛图像被识别为蛇。右图:该对抗样本在简短呈现与长时间呈现时的分类准确率对比。(c) 对抗攻击操作类型实例。 我们发现,在计算机视觉模型之间进行有效迁移的对抗样本对时限性下的人类观察者的分类结果产生影响。

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    电与情绪

    在20世纪60年代,S.Schachter andJ.Singer通过实验之处,情绪其实是周边状态和个体的生理状态相结合以后通过处理后展现出来的结果,该理论被称为S.Schachter-J.Singer 心理学家Richard StanleyLazarus指出,情绪本质是个体对自己周围事物的感知反应,是人与交互得到的结果。情绪分类? 电图与情绪? 电图(EEG)是一种医学成像技术,可以测量由产生的头皮电活动,即测量并按时间顺序记录头皮表层由中祌经元内的离子电流引起的电位波动。 beta波频率范围约为13-30Hz,是人类逻辑分析等主要电成分,主要集中在额叶。当人处于清醒或者精神紧张、情绪激动时,容易产生该频段信号。 的左前区与快乐、生气这些趋近性的情绪有关,而右前区则与伤心、害怕这些回避式的情绪有关。

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    电与情绪简介

    在20世纪60年代,S.Schachter andJ.Singer通过实验之处,情绪其实是周边状态和个体的生理状态相结合以后通过处理后展现出来的结果,该理论被称为S.Schachter-J.Singer 心理学家Richard StanleyLazarus指出,情绪本质是个体对自己周围事物的感知反应,是人与交互得到的结果。 电图与情绪电图(EEG)是一种医学成像技术,可以测量由产生的头皮电活动,即测量并按时间顺序记录头皮表层由中祌经元内的离子电流引起的电位波动。 beta波频率范围约为13-30Hz,是人类逻辑分析等主要电成分,主要集中在额叶。当人处于清醒或者精神紧张、情绪激动时,容易产生该频段信号。 的左前区与快乐、生气这些趋近性的情绪有关,而右前区则与伤心、害怕这些回避式的情绪有关。

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    深度学习与神经科学相遇(三)译

    换句话说,在适当的网络中,STDP学习可以产生反向传播的生物实现。STDP,Wikipedia:是自身调整其神经元之间的连接强度的生物过程。 毋庸置疑,计算误差导数的方式是复杂的,相信这与其使用多样化且相互作用的动态目标函数机制是紧密联系在一起的。 例如,在中,神经元往往是兴奋性的或抑制性的,但不是两者同时存在,而在人工神经网络中,单个神经元可向其下游神经元同时发送兴奋性和抑制性信号。 然而,其他生物学考量则需要更详细地看待:生物神经网络的高度重现(recurrent)性质,其显示在时间尺度上丰富的动力学特性(dynamics, 这个词也很难翻译,个人更倾向于“动态”),以及哺乳动物中的多数神经元通过 然而,我们认为在这里现有的证据表明生物似真的神经网络可以解决这些问题 - 换句话说,在生物神经元的spiking networks的上下文下,复杂的与时间历史相关的函数可能被有效地优化。

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    深度学习与神经科学相遇(三)

    换句话说,在适当的网络中,STDP学习可以产生反向传播的生物实现。STDP,Wikipedia:是自身调整其神经元之间的连接强度的生物过程。 毋庸置疑,计算误差导数的方式是复杂的,相信这与其使用多样化且相互作用的动态目标函数机制是紧密联系在一起的。 例如,在中,神经元往往是兴奋性的或抑制性的,但不是两者同时存在,而在人工神经网络中,单个神经元可向其下游神经元同时发送兴奋性和抑制性信号。 然而,我们认为在这里现有的证据表明生物似真的神经网络可以解决这些问题 - 换句话说,在生物神经元的spiking networks的上下文下,复杂的与时间历史相关的函数可能被有效地优化。 这些复杂的函数可以是认知相关的,但问题是发展中的如何有效地学习这样复杂的功能。

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    CNN实现“读术”,成功解码人视觉活动,准确率超50%

    【新智元导读】研究人员开发出以人为模型的深度学习算法,来破解人类。 人工智能让我们离科幻小说里的“读机器”更近了一步。现在,研究人员开发出以人为模型的深度学习算法,来破解人类。首先,他们建立了一个如何解码信息的模型。 解码活动的新策略几个世纪以来,哲学家和科学家一直在试图揣测、观察、理解和破译的运作,使人们能够感知和探索视觉。 最近的研究表明,CNN可以部分解释对(Yamins et al. 2014; Güçlü and van Gerven 2015a; Eickenberg et al. 2016)的回应和(Khaligh-Razavi 具体来说,我们通过不同的数据来训练和测试了编码和解码模型,用于描述和CNN之间的关系,由(Krizhevsky et al. 2012)实现。

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    「机器学习基础与趋势」系列丛书最新成员:140页《深度强化学习入门》发布

    近日,麦吉尔学、谷歌和 Facebook 的多位研究者在 arXiv 发布了 140 页的《深度强化学习入门》文稿,对深度强化学习的当前发展和未来趋势进行了系统性的总结和介绍。 其中,有效地探索以及在稍有不同的中泛化出优良行为的能力还不能轻松地获得。因此,根据各种不同的序列决策任务设定,研究者们已经为深度强化学习框架提出了很多算法。 图 3.1:强化学习中智能体与的交互?图 3.3:强化学习不同方法的一般模式。直接方法是使用价值函数或策略的表征来在中活动。间接方法是使用的模型。?图 3.4:深度强化学习方法的一般模式? 事实上,深度强化学习系统已经被用在了生产中。比如,Gauci et al. (2018) 描述了 Facebook 使用深度强化学习的方式,比如用于推送通知和使用智能预取的更快视频加载。 我们可将真实世界应用分为两主要类别:智能体也许不能与真实交互,而只能与真实的一个不准确的模拟进行交互。

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    华中科骆清铭:开启“空间信息计划”,连接科学与类人工智能

    基于具有明确时空尺度和位置信息的神经元类型、神经路和网络、血管网络等三维精细结构与功能数据,提取跨层次、多尺度的连接时空特征,空间信息学将帮助科学家更好地破译功能与疾病,并推动类人工智能的发展 (ⅱ)如何提高标记的特异性,实现不同类型神经元和细胞(可进一步区分为亚类)、神经路、以及由多个路所组成的神经网络乃至神经系统等不同层次结构和功能信息的示踪? 复杂功能往往需要局部神经路和长程神经路的协同作用才能完成,其中长程神经路可能从皮层一直投射至脊髓,几乎跨越全范围。 在单神经元分辨水平揭示全神经路的空间连接信息,不仅是阐明各种高级功能机制所必需的,也是彻底认识和征服疾病的重要前提。特定神经系统疾病往往伴随着相关神经路的异常。 获得病理模型下特定神经路精细图谱,对研发疾病的早期诊断、精准干预(包括病前干预和疗后康复)的新技术、新方法是至关重要的。

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    机器学习如何借鉴人类的视觉识别学习?让我们从婴幼儿的视觉学习说起

    人类日常视觉的结构和规律——尤其是婴儿和儿童的视觉——一点也不像最先进的机器视觉中使用的训练集。机器学习的训练图像是由成人拍摄并组织起来的照片。 发展变化的视觉对婴儿头部摄像机获得的数据进行研究,非常清楚地表明:人类视觉学习的训练集在成长过程中发生了很的变化。图 2 显示了头摄像头捕获的示例图像。 因此,根据假设,早期密集的面部体验对于建立或维持皮层回路可能是必要的,而皮层回路支持后期出现的专门的面部处理。有可能早期的面部体验只对面部处理重要,这是针对特定领域的结果的特定领域的体验。 同样,婴儿视觉中的物体分布也极其右偏,一些物体类别比其他类别更频繁(Clerkin et al., 2017)。 在这些研究中,新生的雏鸡在严格控制的视觉中长,给它们观察移动和旋转的单个物体。通过一系列的控制饲养实验,研究人员们实验了不同的运动和旋转特性。

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    百度黑莓联合开发无人驾驶软件;ET数据相关公司获天使轮投资 | DT数读

    目前其核心产品包括ET城市数据数据集成管控平台、数据深度学习与开放平台和可视分析展现平台等。 DT君说:ET城市数据无疑是近年智慧城市领域的明星项目之一,其相关公司获得创投资本青睐不足为奇。 有意思的是,半云科技的总部,和阿里云同在杭州云栖小镇,其和阿里云在ET项目中的协同关系,也让外界好奇。 DT君说:将人工智能、机器学习引入网络安全防御,不仅提升了效率,也将有助于一个安全稳定的网络基础设施。毕竟,没有网络安全,各类数据、人工智能的应用再酷炫、再前沿,也保不准会出乱子。 中国在制造业方面的数据是远远于任何一个国家的数据的。另外他还认为中国国家的政策,特别是国家愿意投入基础建设,可以加速这个发展的过程。

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    学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

    视觉信号传送到听觉区域,听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。 计算神经科学,在算法层面工作,独立于深度学习。深度学习领域关注构建计算机系统,解决智能解决任务。计算机器神经科学关注构建真实工作、精确模型。 20世纪80年代,神经网络第二次浪潮。 隐藏单元引入,人工神经网络规模每2.4年扩一倍。更内存、更快计算机机、更可用数据集驱动。更网络在更复杂任务实现更高精度。至少21世纪50年代,人工神经网络才具备人相同数量级神经元。 早期后向传播网络(Rumelhart et al., 1986b)。用于语音识别循神经网络(Robinson and Fallside,1991)。 循神经网络,LSTM序列模型,对序列和其他序列关系建模。序列到序列学习引领机器翻译颠覆性发展(Sutskever et al., 2014; Bahdanau et al., 2015)。

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    Google开源足球游戏增强学习

    进行足球比赛所需要掌握的传球、防守等技巧与决策能力,对于增强学习技术来说是一挑战? Google在GitHub上开源了足球人工智慧研究专案Google Research Football,这是一个研究增强学习的,目标是让人工智慧代理掌握足球这项运动,能让代理人控制游戏中的足球运动员 游戏提供了安全且可重复的试验,让开发者快速的测试想法,而现在Google释出的Research Football,则提供研究人员更有挑战性的,Google提到,足球游戏对于人工智慧是更有挑战性的主题 Football Engine能根据两支球队的输入动作,模拟完整的足球比赛,像是进球、犯规或是角球等各种情况,其采用最佳化的C++开发而成,可在一般的电上运作,使用六核心电运算,每天约可模拟球员移动 Google Research Football提供了一个深度学习研究的,Google提到,开发人员可以把Football Benchmark以及Football Academy想像成互动中固定的一部分

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    深度学习与神经科学相遇(二)

    能够进行成本函数优化许多机器学习方法(如典型的监督式学习)是基于有效地函数优化,并且,使用误差的反向传播(Werbos, 1974; Rumelhart et al., 1986)来计算任意参数化函数的梯度的能力是一个很关键的突破 为了理解这些主张的基础,我们现在必须深入了解如何有效地执行型多层网络中的信用分配的细节,以优化更为复杂的函数。我们认为使用几种不同类型的优化来解决不同的问题。 随机非线性滤波器的储层(reservoirs)是对许多神经元的多样化、高维度、混合选择性调谐特性的一种解释,例如这种现象存在与前额叶皮质中(Enel et al., 2016)。 为了详细说明在中需要有效的梯度计算方法,我们首先将反向传播置于其计算的上下文中(Hinton, 1989; Baldi and Sadowski, 2015)。 在许多情况下,例如在强化学习中,基于未知的交互计算的成本函数不能直接进行微分,并且代理(agent,智能代理,强化学习中的术语)不得不部署聪明的twiddling以在系统的某个级别进行探索(Williams

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    学界 | Uber AI论文:利用反向传播训练可塑神经网络,生物启发的元学习范式

    介绍:关于「学会学习(元学习)」的问题最近的机器学习方向的成果很多都是利用量训练数据进行量训练,来学习单一复杂的问题(Krizhevsky et al., 2012; Mnih et al., 2015 赋予人工智能体终身学习的能力,对于它们掌控具有变化不可测特征的或是训练时未知特定特征的至关重要。 然而,不像现在的一些方法,生物的长期学习被认为主要是通过突触可塑性来完成的——突触可塑性是神经元间连接的加强或减弱,它是神经活动造成的,经过百万年的进化,它能使拥有它的个体高效地学习。 这一原则是动物里观察到的几种可塑性形式的基础,这使它们能从经验中学习并适应。 这里我们得到了生物主要学习机制的启发:经过精巧进化得到的,能使生物终身高效学习的神经可塑性。我们发现,就如同连接权重,神经可塑性可以通过赫布可塑连接的型(数百万个参数)循网络的梯度下降来优化。

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    深度学习与神经科学相遇:不同区优化成本函数程序化实现分析

    根据上述内容和其他研究(Minsky, 1977; Ullman et al., 2012),我们认为(suggest)许多的成本函数产生于这样的内部自举过程。 能够进行成本函数优化许多机器学习方法(如典型的监督式学习)是基于有效地函数优化,并且,使用误差的反向传播(Werbos, 1974; Rumelhart et al., 1986)来计算任意参数化函数的梯度的能力是一个很关键的突破 随机非线性滤波器的储层(reservoirs)是对许多神经元的多样化、高维度、混合选择性调谐特性的一种解释,例如这种现象存在与前额叶皮质中(Enel et al., 2016)。 为了详细说明在中需要有效的梯度计算方法,我们首先将反向传播置于其计算的上下文中(Hinton, 1989; Baldi and Sadowski, 2015)。 在许多情况下,例如在强化学习中,基于未知的交互计算的成本函数不能直接进行微分,并且代理(agent,智能代理,强化学习中的术语)不得不部署聪明的twiddling以在系统的某个级别进行探索(Williams

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    揭开「pip不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件」的神秘面纱

    一、揭开神秘面纱1、Scripts 文件夹未添加至变量【解决方法】1.找到自己 python 的安装目录博主的是 : C:Users24144AppDataLocalProgramsPython? 2.添加变量如图所示,只要将Python文件夹下的Scripts文件夹加入到路径变量中参考其截图,去添加对应的变量: C:Users24144AppDataLocalProgramsPython Scripts到Path变量中去,因为改路径中包含了对应的PIP程序,所以这样就轻松的可以解决PIP无法运行的问题了右键点击:此电- >属性- >高级系统设置- >高级- >变量- >路径- 其实在Python的安装界面有将Python添加到变量的选项? 若果发现出现「pip不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件」这个问题后,先检查Scripts 文件夹中有没有 pip 包,再看Scripts 文件夹有没有添加至变量。

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    从核心对象识别的角度看β-VAE中解纠缠表示的无监督学习(CS)

    虽然人们知道通过视觉流的前馈、分层计算来完成核心物体的识别,但允许在下游形成不变表示的底层算法仍然没有得到很好的理解。 (DiCarlo等人,2012)已经建立了各种计算感知模型,试图在人工感知中处理对象识别任务。 人工神经网络是由加权边和顶点的数学运算组成的计算图,其灵感来源于中的神经网络,已被证明在各种视觉感知任务(包括物体特征和识别)中是有效的。 (DiCarlo et al., 2012) Various computational perceptual models have been built to attempt and tackle (Pinto et al., 2008) (DiCarlo et al., 2012) For many data analysis tasks, learning representations where

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