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IJCAI不完整演示下的对抗性模仿学习
本文提出了一种名为 AGAIL 的新算法，该算法借助不完整的演示动作序列，学习从状态到行为的映射，通过分离演示的状态和行动轨迹，并使用行动作为辅助信息来指导训练。实验结果表明，AGAIL 在基准任务上可以达到与现有最先进方法相当的性能水平。
PDF5 years ago
古典日本文学的深度学习
本论文介绍了 Kuzushiji-MNIST 数据集，该数据集注重于 Kuzushiji (日本草书), 这个数据集更专注于社会和文化相关的问题，与此同时还有两个更大、更具挑战性的数据集，Kuzushiji-49 和 Kuzushiji-K
PDF6 years ago
在真实世界机器人上对强化学习算法进行基准测试
通过在多个商业机器人上实施我们引入的多个强化学习任务，通过对其四种增强学习算法的学习性能进行测试并分析其对超参数的灵敏度，揭示出这些算法的实际应用性。我们发现现代学习算法对超参数非常敏感，为了获得最佳性能需要为每个任务重新调整参数。
PDF6 years ago
深度半监督学习算法的实际评估
通过实现多种常用的 SSL 技术并在一系列实验中进行测试，研究发现简单基线方法的表现通常被低估，而 SSL 方法对标记和未标记数据的敏感性不同，当未标记数据集包含类外示例时性能可能会显著下降，因此我们提供了一个公共代码重现平台以帮助实现 S
PDF6 years ago
近端策略优化算法
本研究提出了一种新的针对增强学习的策略梯度方法，称为近端策略优化 (PPO)，通过与环境的交互采样数据，并使用随机梯度上升优化 “替代” 目标函数，不同于标准的策略梯度方法，该方法可以实现多个小批量更新周期，实验结果表明 PPO 在模拟机器
PDF7 years ago
ACL使用组成性 n-Gram 特征进行句子嵌入的无监督学习
本文介绍了一种简单但高效的无监督学习方法，用于训练分布式表示的句子嵌入。该方法在大多数基准任务中性能优于最先进的无监督模型，突显了所产生的通用句子嵌入的健壮性。
PDF7 years ago
ACL稀疏过完备词向量表示
提出一种将词向量转换成稀疏（可选二进制）向量的方法，使得词向量更接近于自然语言处理中常用的可解释特征，但这些特征是从原始语料库中自动发现的，并且在基准任务上优于原始向量。
PDF9 years ago
采用分层稀疏编码学习单词表现
提出了一种使用启发自单词意义语言学研究的稀疏编码中的分层正则化来学习单词表示的新方法，并展示了一种基于随机近端方法的高效学习算法，用于处理数十亿单词令牌的层次稀疏编码，实验表明该方法在各种基准任务上的表现优于或与最先进的方法相媲美。
PDF10 years ago
通过防止特征检测器的共适应提高神经网络
通过在每个训练样本中随机省略一半的特征检测器来减少网络的过度拟合，从而提高了神经网络在许多基准任务上的性能，特别是在语音和物体识别方面。
PDF12 years ago