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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…
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...
Uber论文5宣告神经演化新时代，深度强化学习训练胜过SGD和策略梯度.雷锋网AI科技评论按：一直低调的UberAI研究院近日5篇论文，介绍...
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...
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…
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。Uber涉及领域广泛，其中许多领域都可以利用机器学习改进其运作。
针对这个问题，Uber在论文中提出了一种称为损失变化分配（LossChangeAllocation，LCA）的方法，为神经网络训练过程提供了丰富的观察窗口，有望提高神经网络的可解释性。.在Uber，工程师们将神经网络用于各种目的，包括检测和预测自动驾驶车辆的目标运动...
出品|AI科技大本营（公众号ID：rgznai100）.【AI科技大本营导读】为了给我们的智能产品提供类脑的学习能力，Uber人工智能实验室开发了一种称为可微塑性的新方法，这种方法能够通过梯度下降训练塑性连接的行为，以帮助以前训练的网络适应未来的新条件...
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
利用这些数据，Uber将其神经结构搜索（NAS）深度学习优化过程提升了9倍。.在arXiv上发表的一篇论文中，该团队描述了这个系统和一系列的实验。.GTN的动机来自神经结构搜索（NAS）问题，它训练许多不同的深度学习模型结构，并针对一组测试数据选择...
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…
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...
Uber论文5宣告神经演化新时代，深度强化学习训练胜过SGD和策略梯度.雷锋网AI科技评论按：一直低调的UberAI研究院近日5篇论文，介绍...
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...
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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。Uber涉及领域广泛，其中许多领域都可以利用机器学习改进其运作。
针对这个问题，Uber在论文中提出了一种称为损失变化分配（LossChangeAllocation，LCA）的方法，为神经网络训练过程提供了丰富的观察窗口，有望提高神经网络的可解释性。.在Uber，工程师们将神经网络用于各种目的，包括检测和预测自动驾驶车辆的目标运动...
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利用这些数据，Uber将其神经结构搜索（NAS）深度学习优化过程提升了9倍。.在arXiv上发表的一篇论文中，该团队描述了这个系统和一系列的实验。.GTN的动机来自神经结构搜索（NAS）问题，它训练许多不同的深度学习模型结构，并针对一组测试数据选择...
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