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标题党太吓人?这篇文章会告诉你DeepMind关系推理网络的真实面貌

每当DeepMind发表一篇新论文时,媒体都会狂热的跟踪报道,而且会使用很多误导人的短语。比如关于该关系推理网络的报道: DeepMind开发了一种神经网络,能够感知其周围的物体。 实际上这种报导不仅仅是误导性的,而且使得很多不明真相的吃瓜群众感到恐慌:AI真的已经强到如此地步了吗?在这篇文章中,将介绍DeepMind论文:A simple neural network module for relational reasoning,试着通过最简单的方式介绍这个最新的架构。 什么是关系推理(Relational Reasoning)? 从最简单的角度来说,关系推理就是学着去理解不同物体之间的关系(思想)。这种能力被认为是智能的一个基本特征。作者使用了一个图来解释什么是关系推理: 图1,模型需要关注一个不同形状、大小、颜色的物体,并能够回答关

详解Facebook田渊栋NIPS2017论文:让大家都能做得起深度强化学习研究的ELF平台

这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/朋友圈分享了论文被收录的喜讯。大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」。这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 ELF,为环境设计、高速训练、算法优化等重要任务提供了整套高效易用的解决方案,并且还一并把这个平台开源了。田渊栋本人也在平台开源后发表了一篇知乎专栏,介绍了关键思想和开发中的一些小故事。以下雷锋网 AI 科技评论根据论文对 ELF 平台做一个更详细的介绍

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