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 learn
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...
本篇分享论文Q-Insight: Understanding Image Quality via Visual Reinforcement Learning,北大字节提出Q-Insight,让大模型深度思考推理!论文作者:Weiqi Li(李玮琦), Xuanyu Zhang(张轩宇), Shijie Zhao†(赵世杰), Yabin Zhang(张亚彬), Ju...
本篇分享论文Q-Insight: Understanding Image Quality via Visual Reinforcement Learning,北大字节提出Q-Insight,让大模型深度思考推理! 任务背景:画质理解需求的新挑战与机遇 近年来,随着智能手机摄影、视频流媒体和AI生成内容(AIGC)的快速发展,人们对图像画质的要求持续攀升,图像质量评估(Image Quality Assessment, IQA)...
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-EFFICIENTPOLICY...
近日,谷歌的研究者在《Transactions of Machine Learning Research》期刊上发表了《QuaRL:快速和环境可持续强化学习的量化》,介绍了一种称为「ActorQ」的新范式。该范式使用了量化,在保持性能的同时,将强化学习训练速度提高 1.5-5.4 倍。作者证明,与全精度训练相比,碳足迹也减少了 1.9-3.8 倍。
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。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,也需要挺多的人工约...
Understanding Failure Modes of Self-Supervised Learning 论文链接:arxiv.org/pdf/2203.0188 自监督模型下游错误分类的潜在原因 为了研究自监督模型学习到的特征表示中哪些特征可以有助于下游任务的正确分类,作者用 ImageNet-100 预训练了 SimCLR 模型作为 baseline ,并且在学习到的特征表示后面接了个线性分类器用于下游...
近日,之江实验室研究成果以“Fully Memristive Spiking Neural Network for Energy-efficient Graph Learning”为题发表在《科学·进展》期刊 。之江实验室研究专家时拓为文章第一作者,河北大学闫小兵教授、复旦大学刘琦教授为共同通讯作者。之江实验室为论文第一单位...
meta-learning based,典型方法包括Meta-RCNN; finetuning based,例如TFA,FSCE,DeFRCN。 然而近期出现了一个名为DE-ViT的开放域方法,通过基于DINOv2构建物体检测器同时在FSOD以及开放域物体检测(OVD)上都达到了SOTA的效果,性能明显高于其他的FSOD方法,因此这引发了团队思考: ...