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台湾演员说的话会让蔡英生气。

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编辑热门讨论!Deepmind的最新研究解决了灾难性遗忘的问题。

????辛志远报告

????资料来源:Reddit

????编辑:张佳

????[新智能元素介绍]当面对连续的任务时,神经网络会遭受灾难性的遗忘。DeepMind研究人员通过将贝叶斯推理引入函数空间、使用稀疏的gp归纳点和优化排练数据点来解决这个问题。今天与大家分享这篇备受赞誉的Reddit论文。

????DeepMind的研究团队提出的这篇论文被称为“持续学习的功能规范化”(持续学习的功能规范化)。研究人员在函数空间中引入了基于贝叶斯推理的连续学习框架,而不是深度神经网络的参数。这种方法称为连续学习的函数正则化,通过构造和记忆底层任务的特定函数的近似后验信念,避免了忘记以前的任务。

????为了实现这一点,他们依赖于将神经网络最后一层的权重视为随机和高斯分布得到的高斯过程。然后,训练算法依次遇到任务,利用诱导点的稀疏高斯过程构造任务特定函数的后验信念。在每个步骤中,首先学习新任务,然后构建摘要,其中包括(i)引入输入和(ii)在这些输入处的函数值的后验分布。然后,总结通过Kullback-Leibler正则化术语学习未来任务,从而避免灾难性地忘记早期任务。他们在分类的数据集中演示了他们的算法,如分割mnist、排列mnist和泛语言。

????通过函数正则化解决灾难性遗忘

??&nbs宾馆预订 携程网_366行业资讯网p;?近年来,人们对持续学习(也称终身学习)的兴趣再次上升,这意味着一个系统可以在线学习与不断增加的任务相关的数据。连续学习系统必须适应所有早期任务的良好表现,而不需要对以前的数据进行广泛的再培训。

????持续学习的两个主要挑战是:

????(i)避免灾难性遗忘,例房地产中介服务的现状_366行业资讯网如记住如何解决早期任务;

????(二)任务编号的可扩展性。

????其他可能的设计包括向前和向后的转换,例如更快地学习后面的任务和回顾性地改进前面的任务。值得注意的是,持续学习与元学习或多任务学习有很大的不同。在后一种方法中,所有任务都是同时学习的。国内娱乐传媒公司排名_366行业资讯网例如,培训是通过两次抽样小批量的任务来完成的,这意味着没有忘记的风险。

????与许多最近关于持续学习的着作类似,它们关注理想化,即一系列具有已知任务边界的有监督的学习任务呈现给深度神经网络的持续学习系统。一个主要的挑战是有效地标准化学习,使深度神经网络能够避免灾难性的遗忘,也就是说,避免网络参数配置导致早期任务的不良预测性能。在不同的技术中,他们考虑两种不同的方法来管理灾难性遗忘。

????一方面,这些方法限制或调节了网络的参数,使电子信息科学与技术可以考什么证_366行业资讯网其与以前的任务中学习到的参数没有明显的偏差。这包括在序列近似贝叶斯推理中建立连续学习,包括EWC和VCL。这种方法由于表示漂移而具有脆性。也就是说,随着参数适应新任务,其他参数的约束/规范化值将变得过时。

????另一方面,它们有一个预览/回放缓冲区,它使半导体材料的应用领域_366行业资讯网用过去观察到的内存存储来记住以前的任务。它们不受脆弱性的影响,但它们并不代表未知函数的不确定性(它们只存储输入输出),如果任务复杂并且需要大量观察才能正确地表示它们,那么它们的可伸缩性就会降低。优化存储在重播缓冲区中的最佳观测值也是一个未解决的问题。

????本文提出了一种新的连续学习方法,解决了这两类学习方法的不足。它是基于近似贝自学考计算机二级难吗_366行业资讯网叶斯推理,但它是基于函数空间而不是神经网络参数,因此不存在这样的漏洞。这种方法通过记住关于底层任务特定函数的近似后验信念来避免忘记以前的任务。

????为了实现这一点,他们考虑了高斯过程(GPS),并使用稀疏gp方法,通过少量诱导点来总结函数的后验分布。这些归纳点及其后验分布在变分推理框架内,通过Kullback-Leibler正则化项来调节未来任务的连续学习,从而避免灾难性遗忘。

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