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伯克利：模块化神经网络学习复杂推理（论文下载）.【新智元导读】本文是伯克利人工智能实验室（BAIR）博客发表的第一篇技术博文，详解了神经模块网络（NMN）在复杂推理任务中的作用及其相对其他方法的优势和挑战。.假设我们要做一个家庭机器人，我们...
伯克利大神发布深度学习新课程！他是强化学习大牛、顶会论文收割机：NeurIPS两年24篇,强化学习,深度学习,论文,机器学习,伯克利作者|陈大鑫就在今天，加州伯克利分校电气工程与计算机科学系助理教授SergeyLevine发布了他的深度学习课程CS182的所有视频课（截止到目前）！
UC伯克利ICLR论文：论如何教强化学习模型骑自行车去金门大桥？.你是如何骑自行车出门的？.强化学习模型要如何模仿？.AI科技评论按：本文的作者是来自加州大学伯克利分校人工智能实验室（BAIR）的博士生VitchyrPong，他的主研方向为深度强化学习。.在本...
Chiphell-分享与交流用户体验»社区›讨论区-技术与经验的讨论›新闻发布›伯克利论文：论如何教强化学习模型骑自行车去金门大桥？返回列表查看:1561|回复:0
【带读AI经典论文|100篇】世界顶级大佬带你逐句阅读最重要的100篇AI论文...伯克利大学：深度无监督学习(2020)Tesra-AI不错哟5824播放·1弹幕【哈佛大学CS50】轻松入门Python人工智能（2020）【附中英文字幕...
UC伯克利ChelseaFinn博士论文《LearningtoLearnwithGradients》下载--2018ACM最佳博士论文下载论文封面论文目录论文下载方式：关注公众号【计算机视觉联盟】回复关键词【LLG】获取全文！ChelseaFinn其人ChelseaFinn年纪轻轻…
【加州伯克利最新课程CS188：人工智能导论】CS188:ArtificialIntelligence（合辑）（英文字幕）2.4万播放·总弹幕数3192018-12-3120:16:533801802270154
该项目统计了ICLR2021被接收论文数量最多的top20作者，其中UC伯克利电气工程与计算机科学系（EECS）助理教授SergeyLevine以16篇接收论文数量名列第一，2018年图灵奖得主、深度学习先驱YoshuaBengio紧随其后，共有10篇论文被接收。
ICLR2021论文作者统计结果该项目统计了ICLR2021被接收论文数量最多的top20作者，其中UC伯克利电气工程与计算机科学系（EECS）助理教授SergeyLevine以16篇接收论文数量名列第一，2018年图灵奖得主、深度学习先驱YoshuaBengio紧随
AI科技评论按：伯克利AI研究所带来了他们的最新研究——未知模型元学习法（MAML）。它不会对模型的形式做任何假设，也没有为元学习引入额外的参数，极易应用于许多领域，包括分类、回归和强化学习。这种方法非常简单，并且优于已知的很…
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