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海燕线缆党员参加滨海新区中小企业协会党支部红色教育实践活动

浏览次数: 日期:2018年9月3日 09:14

导语:第32届nips近日揭晓收录论文名单,此次为会议,将于12月3日至8日在加拿大蒙特利尔举办。腾讯ailab+106ai影响因子论文名称:nips时间:企业:腾讯被誉为神经计算和机器学习领域两大顶级会议之一的nips于近日揭晓收录论文名单,此次为第32届会议,将于12月3日至8日在加拿大蒙特利尔举办。

腾讯ailab第三次参加nips,共有20篇论文入选,其中2篇被选为亮点论文(spotlight),涵盖迁移学习、模仿学习、半监督学习等多个研究主题,去年我们入选论文8篇,含1篇口头报告(oral)。

此外,在今年的多个顶级学术会议中,腾讯ailab也入选多篇论文,位居国内企业前列,包括计算机视觉领域顶会cvpr(21篇)和eccv(19篇)、机器学习领域顶会icml(16篇)、nlp领域顶会emnlp(16篇),以及语音领域顶会interspeech(8篇)等。

我们将在下文一一解析本次腾讯ailab入选论文,也邀请大家在nips的现场跟我们一种自适应于不同环境、不同任务的强化学习方法

synthesizepoliciesfortransferandadaptationacrossenvironmentsandtasks

这项研究由腾讯ailab和南加州大学合作主导完成,是本届nips的spotlight论文之一,研究了同时在不同环境(env)和不同任务(task)之间迁移的问题,目的是利用稀疏的(env,task)组合就能学到在所有可能组合中迁移的能力。文中提出了一种新颖的部件神经网络,它描述了如何从环境和任务来组成强化学习策略的元规则。值得注意的是,这里的主要挑战之一是环境和任务的特征描述必须与元规则一起学习。为此,研究者又进一步提出了新的训练方法来解锁这两种学习任务,使得最终的特征描述不仅成为环境和任务的独特签名,更成为组建策略的有效模块。研究者在gridworld和ai2-thor上进行了大量实验,结果表明新提出的模型可以有效地在400个(env,task)组合之间成功迁移,而模型的训练只需要这些组合的大概40%。___lispider:一种基于随机路径积分的差分估计子的邻近最优的非凸优化方法spider

near-optimalnon-convexoptimizationviastochasticpathintegrateddifferentialestimator

这项研究由北京大学与腾讯ailab合作完成,探索了一种用于快速随机求解非凸优化问题的方法,同时也是本届nips的spotlight论文之一。论文中提出了一种名为「随机路径积分的差分估计子(spider)」的新技术,能以更低的计算复杂度追踪许多我们感兴趣的量。研究者还进一步将spider与归一化的梯度下降方法结合到了一起,提出了用于求解非凸随机优化问题(仅需使用随机梯度)的两个算法:spider-sfo和spider-sso。这两个算法具有很快的收敛速度。特别值得一提的是,spider-sfo和spider-sso能够以的随机梯度复杂度分别解出一个满足ε误差的一阶稳定点和满足误差的二阶稳定点。除此之外,对于有限和并满足梯度利普希茨连续的函数族,spider-sfo在获取一阶稳定点时几乎达到了算法下界。spider-sfospider-sso___li基于分批历史数据的指数加权模仿学习方法

exponentiallyweightedimitationlearningforbatchedhistoricaldata

这项研究由腾讯ailab独立完成,主要研究了仅使用成批量的历史数据的深度策略学习。这篇文章中我们主要考虑的。

modelinglocalnessforself-atten

导语:亮风台提出的基于约束置信度的鲁棒跟踪算法(ccm),提高了在局部遮挡、光照变化和运动模糊等各种因素干扰情况下的鲁棒性。亮风台+5ai影响因子论文名称:icra时间:企业:在目前的ar应用中,2dar跟踪,如海报、卡牌等平面物体的跟