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新智元报道来源：arXiv编辑：肖琴【新智元导读】DeepMind&Google最新论文提出图匹配网络，用于相似性学习问题，在几大图相关任务中性能超过了标准图网络GNN和其他模型。一种新的图匹配网络，在几个图相关任务中均胜过精心设计的神经...
博文作者：Veagau.编辑时间：2020年01月07日.本文是2016年NIPS的会议论文，作者来自谷歌的DeepMind。.在论文中作者提出一种结合了度量学习（MetricLearning）与记忆增强神经网络（MemoryAugmentNeuralNetworks）的新型神经网络结构——MatchingNetworks（匹配网络）。.这…
＃1研究论文解释混合搭配-强化学习的代理课程[arxiv]如今使用的强化学习技术非常快速，并且使用基于梯度的策略优化，可以在不那么复杂的环境中立即获得结果。基于渐变的策略是竞争性的而不是协作的。那么，如果对于需要执行具有复杂任务的代理的更复杂环境，我们需要长期的结果，该...
DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graphnetwork），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。
DeepMind论文求解结果分析DeepMind的论文引起了广泛的关注，并不止因为团队的名声，也来自于论文中报告了非常惊人的性能提升数据。如论文摘要中提到的，对于测过的5组问题里，在3组上分别实现了1.5倍，2倍，以及1万倍的更好的Gap。
星际2玩家们，你们很快就会在天梯上为DeepMind的论文做贡献了.雷锋网AI科技评论按：昨晚，暴雪联合DeepMind发出一则新闻，DeepMind开发的星际2AI...
雷锋网AI科技评论按：昨晚，暴雪联合DeepMind发出一则新闻，DeepMind开发的星际2AI「AlphaStar」很快就会出现在星际2欧洲服务器上的1v1天梯比赛中。人类玩家们不仅会有机会匹配到它们、和它们展开标准的比赛，比赛结果也会像正常比赛...
DeepMind激起千层浪的这篇论文，并非无所不能.您的浏览器不支持audio元素。.本文对DeepMind近期的神经网络求解MIP（混合整数规划）的论文进行了一些初步解读。.事实上，相较于此领域近期的类似工作，DeepMind的工作在MIP的求解开发某些环节，如分支定界，启发...
DeepMind的深度强化学习不是预先编程的，本质上它是基于卷积神经网络的深度学习，并与Q-learning匹配。然后，系统在各种电子游戏上进行测试，而不需要编写如何玩游戏的指令。
来源：arXiv编辑：肖琴【新智元导读】DeepMind&Google最新论文提出图匹配网络，用于相似性学习问题，在几大图相关任务中性能超过了标准图网络GNN...
新智元报道来源：arXiv编辑：肖琴【新智元导读】DeepMind&Google最新论文提出图匹配网络，用于相似性学习问题，在几大图相关任务中性能超过了标准图网络GNN和其他模型。一种新的图匹配网络，在几个图相关任务中均胜过精心设计的神经...
博文作者：Veagau.编辑时间：2020年01月07日.本文是2016年NIPS的会议论文，作者来自谷歌的DeepMind。.在论文中作者提出一种结合了度量学习（MetricLearning）与记忆增强神经网络（MemoryAugmentNeuralNetworks）的新型神经网络结构——MatchingNetworks（匹配网络）。.这…
＃1研究论文解释混合搭配-强化学习的代理课程[arxiv]如今使用的强化学习技术非常快速，并且使用基于梯度的策略优化，可以在不那么复杂的环境中立即获得结果。基于渐变的策略是竞争性的而不是协作的。那么，如果对于需要执行具有复杂任务的代理的更复杂环境，我们需要长期的结果，该...
DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graphnetwork），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。
DeepMind论文求解结果分析DeepMind的论文引起了广泛的关注，并不止因为团队的名声，也来自于论文中报告了非常惊人的性能提升数据。如论文摘要中提到的，对于测过的5组问题里，在3组上分别实现了1.5倍，2倍，以及1万倍的更好的Gap。
星际2玩家们，你们很快就会在天梯上为DeepMind的论文做贡献了.雷锋网AI科技评论按：昨晚，暴雪联合DeepMind发出一则新闻，DeepMind开发的星际2AI...
雷锋网AI科技评论按：昨晚，暴雪联合DeepMind发出一则新闻，DeepMind开发的星际2AI「AlphaStar」很快就会出现在星际2欧洲服务器上的1v1天梯比赛中。人类玩家们不仅会有机会匹配到它们、和它们展开标准的比赛，比赛结果也会像正常比赛...
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DeepMind的深度强化学习不是预先编程的，本质上它是基于卷积神经网络的深度学习，并与Q-learning匹配。然后，系统在各种电子游戏上进行测试，而不需要编写如何玩游戏的指令。
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