2018 年 Top 10 影响力 AI 研究论文( 十 )
未来可能的相关研究
为了让智能体探索更加复杂的世界,可以把小的 RNN 换成有更大容量的模型,或者集成一个外部存储模块。论文中使用的规划方法是逐时间步的,可以考虑尝试更通用化的方法,也就可以使用层次化的规划方法。AI 科技评论详解文章
智能体的白日梦,谷歌大脑又出来PR文了?
7. Taskonomy: Disentangling Task Transfer Learning
「任务学:任务迁移学习的解耦」
论文地址
https://arxiv.org/abs/1804.08328
内容概要
自从现代计算机科学发展的早期以来,就有许多研究者们提出不同的视觉任务之间具有某种结构。现在,Amir Zamir 和他的团队终于做出了寻找这种结构的尝试。他们使用一个完全计算性的方式进行建模,发现了不同视觉任务之间的许多有用的联系(甚至包括一些非平凡的视觉任务)。他们也表明了可以利用这些相互依赖关系进行迁移学习,只需要大约 1/3 的标注数据就可以达到相同的模型表现。
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