研究人员检查三种内在动机类型,以激发强化学习(RL)代理的内在目标

强化学习(RL)使工具能够直接从高角度图像输入(例如运动,机器人操纵和游戏)中决策并解决未知环境中的复杂问题。但是,这些成功是建立在对手工制作的奖励功能的深入监督之上的。代理商会根据他们的表现受到奖励和惩罚,并最终获得奖励。

脸书 南粤风采36选7推出了DeiT(数据高效型图像变压器):一种训练计算机视觉模型的新技术

Facebook 南粤风采36选7开发了一种称为 数据高效的图像变压器(DeiT)  训练利用变压器的计算机视觉模型来解锁人工智能许多领域的重大进步。  DeiT requires far fewer data 和 far fewer computing resources to produce a high-performance image classification model. In training a DeiT model with just a single...

斯坦福大学研究人员推出LUCIDGames,这是一种可以预测和规划自动驾驶汽车自适应轨迹的计算技术

斯坦福大学的研究人员最近推出了LUCIDGames, 计算技术 to predict 和 plan adaptive trajectories for autonomous vehicles. This technique integrates an algorithm based on game theory 和 an estimation method. 人们通常可以找出其他驱动因素' goals in their surroundings 和 negotiate decisions, for example, who goes first at a given intersection. In...

Understanding 的 Memorization Of Data Including Personal Identifiable Information in GPT-2 Model

The 伯克利人工智能研究 (B南粤风采36选7R)评估了多大的语言模型 memorize and regurgitate their training data's rare snippets in a recent paper. The focus was on GPT-2 和 found that at least 0.1% of its text generations contain lengthy verbatim strings, "copy-pasted"从其培训集中的文档中获取。 对于在...上训练的语言模型,这样的记忆将是一个突出的问题。

一家印度初创公司正在使用南粤风采36选7通过电话传感器来绘制印度的坑洼

印度是全球第七大国家,并且是世界第一大国'最大的公路网,路长590万公里。在印度,坑坑洼洼变得如此普遍,以至于驾驶员已经学会了发现它们并猛烈避开它们。但是,这会导致进一步的事故。由于交通拥挤和积水,坑洼死亡人数一直在增加。

这个大学交流平台,‘InSpace’,在聊天中使用TensorFlow.js作为毒性过滤器

InSpace 是一个虚拟的交流和学习平台。它可以帮助人们以熟悉的物理方式(在虚拟世界中)进行交互,协作和教育。它旨在体验真实教室的流畅,个性化和互动性。它可以帮助参与者摆脱困境 “Brady Bunch” boxes 在现有会议解决方案中创建一个有趣,自然和引人入胜的环境...

使用CNN和变压器将感应图像偏置编码为模型的新方法

海德堡大学的研究人员最近提出了一种新颖的方法,可以有效地将感应式图像偏置编码到模型中,同时保留所有变压器的灵活性。这种方法将卷积神经网络(CNN)中归纳偏置的有效性与变压器的表达能力相结合,以建模和合成高分辨率图像。 变形金刚的局限性 变压器已显示出令人鼓舞的结果...

深心 Introduces MuZero That Achieves Superhuman 性能 In Tasks Without Learning 的ir Underlying Dynamics

以前,DeepMind使用强化学习来教程序以掌握各种游戏,例如中文棋盘游戏'Go,'日本战略游戏'Shogi,' chess, 和 challenging Atari video games, where earlier 南粤风采36选7 programs were taught the rules first during training. DeepMind引入了MuZero,该算法(通过结合基于树的搜索...

与McAfee高级数据科学家Sherin Mathews的独家谈话

Asif: Tell us about your journey in 南粤风采36选7 和 machine learning so far.  What factors influenced your decision to pursue a PhD 和 a career in the field of 南粤风采36选7?  Sherin: I was initially intrigued by the field of Machine Learning (ML) 和 Deep Learning (DL) as it presented a world of endless possibilities...

深心 协调了现有的神经网络限制以胜过神经符号模型

神经网络在各种感知任务中都取得了成功。但是,据指出,它们在解决需要更高层次推理的问题上无效。最近对两个最近发布的视频问答数据集(CLEVRER和CATER)进行的实验表明,神经网络无法充分说明视觉场景的时空和构图结构。 On the other...
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