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视觉引导语言学习：语言游戏，数据集，任务和模型综述
对于基于语言模型目标在大规模纯文本数据上进行训练的几种机器学习模型，在许多自然语言理解和生成任务上取得了令人印象深刻的结果。然而，对于语义的许多方面，仅仅通过 “倾听收音机” 是无法学习到的。本文系统地回顾了视觉 + 语言领域中提出的多个任
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7 months ago
新兴语言的表达能力取决于上下文复杂度和不可预测性的折衷
本文探讨了深度学习模型在语言游戏中发展出不同语言的表现力，即能力体现在能有效编码输入空间信息的程度；通过对不同游戏的通用性表现进行度量，发现该表现力是上下文的复杂性和不可预测性之间的权衡，并对讯息类型塌缩现象进行了研究，结果表明使用陈等人
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3 years ago
ICLR
神经迭代学习模型中出现组合语言
通过提出神经迭代学习算法 (NIL)，促进交互神经网络代理人创建一种更为结构化的语言，由于这种基于组合性的语言的学习速度优势及泛化性能的提升，在推理和传输方面有着重要意义。
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4 years ago
语言类别的文化生成途径
通过模拟一群玩基础语言游戏的个体，本文研究了类别的本质讨论，发现它们由两个层次构成：一个基础层负责环境的细致辨别，另一个语言层将感知编组在一起，以保证交际的成功。值得注意的是，语言类别的数量是有限的、很小，与自然语言中的情况相似。
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17 years ago
多智能体系统中共享词汇的尖锐转变
本文研究了一种基于微观模型的自主通信代理进行语言游戏的方法，研究表明此系统经历了一次无序 / 有序的相变并达成共识，这不仅解释了为什么人类语言可以扩展到非常大的人群，而且还提供了优化人工符号动力学的方法。
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19 years ago
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