Learning from Delayed Reward 该论文的页面为: http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/thesis.html 下载地址为: http://www.cs.rhul.ac.uk/~chrisw/new_thesis.pdf 论文页面对这篇文章的描述: The thesis introduces the notion of reinforcement learning as learning to contr...
论文提出MetaQNN,基于Q-Learning的神经网络架构搜索,将优化视觉缩小到单层上,相对于Google Brain的NAS方法着眼与整个网络进行优化,虽然准确率差了2～3%,但搜索过程要简单地多,所以才能仅用100GPU days就可以完成搜索,加速240倍。但论文本身是个很初期的想法,可以看到搜索出来的网络结构还是比较简单的,没有残差连接...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.02167 Introduction 论文提出MetaQNN算法,使用基于强化学习的meta-modeling procedure来自动化CNN结构搭建过程。该方法首先搭建一个全新的Q-learning代理,学习如何发现性能好的CNN结构,发现过程先按顺序选择网络每层的参数,然后对搜索到的网络进行训练和测试,并将测试准确率作为re...
而off-policy的方法如actor-critic和Q-learning虽然采样效率高，但又带来偏差。在ICLR2017会议上，来自剑桥大学的顾世翔（ShixiangGu）和其他来自谷歌和伯克利的研究者们提出了Q-Prop的方法，将on-policy和off-policy的优点结合起来，大大降低了强化学习方法的采样复杂度。并发表论文《Q-PROP:SAMPLE-EFFICIENTPOLICYGRADI...
近日,有一篇发表在arXiv的论文“Deep Learning and the Global Workspace Theory”提出了一个大胆的猜想(或理论)。 两位作者认为, 当下的深度学习已经可以基于一个意识模型,即“全局工作空间理论”(GWT),将处理不同模态转换的神经网络即功能模块,结合为一个系统,从而迈向实现通用人工智能的下一个阶段。总结成公式就...
那么究竟有没有什么灵丹妙药可以缓解自监督模型在下游任务中出现分错类的情况呢? 最近meta AI 的一篇工作研究了自监督模型在下游任务错误分类的原因,并且提出了缓解这一问题的方法,让我们一起来看看吧。 论文标题:Understanding Failure Modes of Self-Supervised Learning 论文链接:https://...
论文:TVM: End-to-End Optimization Stack for Deep Learning 论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.04799 摘要:可扩展框架,如 TensorFlow、MXNet、Caffe 和 PyTorch 是目前深度学习领域中最流行和易用的框架。但是,这些框架只对窄范围的服务器级 GPU 进行优化,要把工作负载部署到其他平台,如手机、嵌入式设备和专...
近日,中国科大附一医院(安徽省立医院)申勇教授团队在国际阿尔茨海默病协会官方杂志《Alzheimer's & Dementia》上在线发表了题为"A combination model of AD biomarkers revealed by machine learning precisely predicts Alzheimer's dementia: China Aging and Neurodegenerative Initiative (CANDI) study"的专题报告(Feature...
该研究以 “Avalanches and edge-of-chaos learning in neuromorphic nanowire networks” 为题,于 6 月 29 日发表在《自然通讯》(Nature Communications)上。 该研究的作者之一、悉尼大学纳米研究所和物理学院的博士生 Joel Hochstetter 说:“在一个二维平面上,我们将 10 微米长、不超过 500 纳米粗的导线随机排列...
相关链接:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qg4750/d_how_can_companies_like_facebook_use_pytorch_for/ 近年来,人工智能、深度学习方面取得了巨大进展。这些技术可以极大地提升对图像、视频、语音、分子、测量等进行计算处理的准确性和易用性。