聚焦人工智能

当前深度学习已经在计算机视觉，自然语言处理，游戏与机器人等领域取得了突破性进展，可以在特定问题上达到甚至超过人类的水平，比如AlphaGo。然而深度学习面临着严重的Generalization泛化性的问题，这种泛化性无法仅仅通过海量的数据和巨量的计算资源来解决。因为目前深度学习…

[1] Clune J, Mouret J B, Lipson H. The evolutionary origins of modularity[J]. Proceedings of the Royal Society b: Biological sciences, 2013…

[1]Parascandolo G, Kilbertus N, Rojas-Carulla M, et al.Learning independent causal mechanisms[J]. arXiv preprint arXiv:1712.00961, 2017.[pd…

Modularity模块化是实现generalization泛化性的方法之一。科学家对大脑的研究已经发现大脑的不同区域具备完全不同的功能，以此同时不同区域的大脑又具有相同的网络结构。在以前吴恩达的机器学习课程中就有提到过: 我们大脑通过训练可以使用舌头来实现视觉感知，这很神奇。…

Conclusion:这篇文章和PathNet面对的问题比较接近，都是Multi-Task Learning，然后都是选择不同层不同的module，最大的区别就是使用RL来训练这个routing network，实际上和前面做VQA的文章方法类似。所以对于这篇文章，从大的方法论…

Meta Learning是深度学习领域近年来最火的研究方向之一，在这一两年内涌现出了大量的paper，可谓百花齐放！相信有很多想入坑的同学很想了解Meta Learning的整个研究概况及进展，却苦于找不到一篇好的综述。那么现在机会来了，最近来自爱丁堡大学的 Timothy …

2020真的是不太平的一年，Covid-19全球肆虐，百年一遇，真希望2020能够重新开始。虽然如此，不能停止对通用人工智能AGI的探索呀！ 2020年对于通用人工智能的研究来说也是很不一样的一年，需要改变。2019年Deep Reinforcement Learning进一步…

时间已经到了2019年，而曾设想的机器人革命应该在下一个十年到来。我们距离机器人革命到底还有多远？还需要怎样的核心技术突破？ 沉浸在眼前的技术和算法往往会局限住我们的视野，束缚住我们的想象力。我们是不是应该抛开具体的技术先brainstorm一下未来： AI化在于所有的人造物包…

机器人学习Robot Learning正在快速的发展，其中深度强化学习deep reinforcement learning（DRL），特别是面向连续控制continous control的DRL算法起着重要的作用。在这一领域中，目前可以说有三类行之有效的modle free …