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【UberAI新论文】持续元学习，LearningtoContinuallyLearn专知持续的终身学习需要一个代理或模型学习许多按顺序排列的任务，建立在以前的知识上而不是灾难性地忘记它。许多工作都是为了防止机器学习模型的默认趋势灾难性地遗忘，但实际上...
UberAI论文：利用反向传播训练可塑神经网络，生物启发的元学习范式.怎样才能得到经过初始训练后就可以利用经验持续快速高效学习的智能体呢？.UberAI近日研究表明，如同深度神经网络的连接权重，神经可塑性也可以通过梯度下降来优化。.在模式记忆...
本文整理了Uber的技术团队“先进技术小组”（AdvancedTechnologiesGroup，ATG）在顶级会议和期刊上发表的关于计算机视觉，机器学习和机器人技术的自动驾驶车辆研究论文。1.DeepRoadMapper:ExtractingRoadTo…
选自arXiv，机器之心编译。怎样才能得到经过初始训练后就可以利用经验持续快速高效学习的智能体呢？UberAI近日研究表明，如同深度神经网络的连接权重，神经可塑性也可以通过梯度下降来优化。在模式记忆、图像重…
Uber在中国的意义与思考下载，研究报告、论文资料一、Uber在中国2014年2月，美国网络约租车平台Uber（优步）进入中国市场，先后在上海、广州、北京等14个城市开通服务。
但是，Uber近日发布的五篇论文表明，神经进化（neuroevolution）这种利用遗传算法的神经网络优化策略，也是训练深度神经网络解决强化学习（RL）问题的有效方法。在Atari游戏中，遗传算法表现良好，与ES以及基于Q学习（DQN）和政策梯度...
在Uber的论文《LCA：神经网络训练的损失变化分配》（LCA:LossChangeAllocationforNeuralNetworkTraining）中，Uber提出的LCA方法可以将损失的变化分配给各个参数，从而度量每个参数的学习量。使用LCA，Uber提出了三个关于神经网络有趣的...
在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯度下降（SGD）算法进行常规训练。许多人认为，SGD算法有效计算梯度的能力对于这种训练能力而言至关重要。但是，Uber近日发布的五篇论文表明，神经...
复杂的场景涉及UberPool或者滴滴拼车。主要的思路在于，训练一个订单和司机之间的weight，这个weight考虑很多因素，然后用匹配算法进行分配。训练的思路参考用强化学习。滴滴的订单调度发了很多相关的论文：ATaxiOrderDispatchModelbasedOn
来源：Uber.论文名称：Multi-TaskMulti-SensorFusionfor3DObjectDetection.原文作者：MingLiang.在本文中，我们提出利用多个相关任务来实现精确的多传感器3D目标检测。为了实现这一目标，我们提出了一种端到端可学习的架构，用于2D和3D目标检测以及地面估计和深度...
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UberAI论文：利用反向传播训练可塑神经网络，生物启发的元学习范式.怎样才能得到经过初始训练后就可以利用经验持续快速高效学习的智能体呢？.UberAI近日研究表明，如同深度神经网络的连接权重，神经可塑性也可以通过梯度下降来优化。.在模式记忆...
本文整理了Uber的技术团队“先进技术小组”（AdvancedTechnologiesGroup，ATG）在顶级会议和期刊上发表的关于计算机视觉，机器学习和机器人技术的自动驾驶车辆研究论文。1.DeepRoadMapper:ExtractingRoadTo…
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Uber在中国的意义与思考下载，研究报告、论文资料一、Uber在中国2014年2月，美国网络约租车平台Uber（优步）进入中国市场，先后在上海、广州、北京等14个城市开通服务。
但是，Uber近日发布的五篇论文表明，神经进化（neuroevolution）这种利用遗传算法的神经网络优化策略，也是训练深度神经网络解决强化学习（RL）问题的有效方法。在Atari游戏中，遗传算法表现良好，与ES以及基于Q学习（DQN）和政策梯度...
在Uber的论文《LCA：神经网络训练的损失变化分配》（LCA:LossChangeAllocationforNeuralNetworkTraining）中，Uber提出的LCA方法可以将损失的变化分配给各个参数，从而度量每个参数的学习量。使用LCA，Uber提出了三个关于神经网络有趣的...
在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯度下降（SGD）算法进行常规训练。许多人认为，SGD算法有效计算梯度的能力对于这种训练能力而言至关重要。但是，Uber近日发布的五篇论文表明，神经...
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来源：Uber.论文名称：Multi-TaskMulti-SensorFusionfor3DObjectDetection.原文作者：MingLiang.在本文中，我们提出利用多个相关任务来实现精确的多传感器3D目标检测。为了实现这一目标，我们提出了一种端到端可学习的架构，用于2D和3D目标检测以及地面估计和深度...
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