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DeepMind发布千万数学题海数据集

发布时间:2019-05-26 19:39 来源:未知 编辑:admin

  4月4日消息,DeepMind近日发布了一个新型数据集,包含大量不同类型的数学问题(练习题级别),旨在考察模型的数学学习和代数推理能力。目前该数据集发布了1.0 版,其每个模块包含200万(问题答案)对和10000个预生成测试样本,问题的长度限制为160字符,答案的长度限制为30字符。每个问题类型中的训练数据被分为容易训练、中等训练难度和较难训练三个级别,这允许通过课程来训练模型。

  5月10日消息,DeepMind研究团队近日发布了一份关于元学习的报告。报告中,研究人员将基于记忆的元学习视为一种用于构建样本有效策略,从过去的经验中学习以适应目标类中的任何任务的工具。报告提出了用于构建近似最优预测器和强化学习器的基本算法模板,并在贝叶斯框架内重建基于内存的元学习,表明元学习策略接近最优。研究人员称,在本质上,基于记忆的元学习将概率序贯推理的难题转化为了回归问题。

  5月10日消息,DeepMind研究团队近日发布了一份关于元学习的报告。报告中,研究人员将基于记忆的元学习视为一种用于构建样本有效策略,从过去的经验中学习以适应目标类中的任何任务的工具。报告提出了用于构建近似最优预测器和强化学习器的基本算法模板,并在贝叶斯框架内重建基于内存的元学习,表明元学习策略接近最优。研究人员称,在本质上,基于记忆的元学习将概率序贯推理的难题转化为了回归问题。

  5月7日消息,据报道,DeepMind和谷歌的一项新研究聚焦检索和匹配图结构对象。首先,研究者展示了如何训练图神经网络(GNN)使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次,研究者提出了新型图匹配网络模型(GMN),该模型以一对图作为输入,通过基于跨图注意力的新型匹配机制进行联合推理,从而计算它们之间的相似性分数。

  研究者证明GMN模型在不同领域中的有效性,包括基于控制流图的函数相似性搜索问题。GMN模型不止能在相似性学习的环境下利用结构,还能超越针对这些问题手动精心设计的特定领域基线系统。

  5月7日消息,据报道,DeepMind和谷歌的一项新研究聚焦检索和匹配图结构对象。首先,研究者展示了如何训练图神经网络(GNN)使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次,研究者提出了新型图匹配网络模型(GMN),该模型以一对图作为输入,通过基于跨图注意力的新型匹配机制进行联合推理,从而计算它们之间的相似性分数。

  研究者证明GMN模型在不同领域中的有效性,包括基于控制流图的函数相似性搜索问题。GMN模型不止能在相似性学习的环境下利用结构,还能超越针对这些问题手动精心设计的特定领域基线系统。

  3月31日消息,据外媒报道,英国人工智能集团DeepMind已打造出一款能够实时诊断复杂眼疾的设备的产品原型。在本月的一次人工智能系统的现场演示中,DeepMind对一名患者进行了视网膜扫描,并对该女性患者的眼睛进行了实时诊断。扫描结果由谷歌云中的一组算法进行分析,这些算法在大约30秒内就给出了(疾病)紧急程度评级和详细诊断。不过(产品)尚未获得任何监管部门的批准。

  3月31日消息,据外媒报道,英国人工智能集团DeepMind已打造出一款能够实时诊断复杂眼疾的设备的产品原型。在本月的一次人工智能系统的现场演示中,DeepMind对一名患者进行了视网膜扫描,并对该女性患者的眼睛进行了实时诊断。扫描结果由谷歌云中的一组算法进行分析,这些算法在大约30秒内就给出了(疾病)紧急程度评级和详细诊断。不过(产品)尚未获得任何监管部门的批准。

  2月22日,DeepMind发布最新研究:证明了在足球环境下,一种基于分布式代理的连续控制培训框架,结合奖励渠道的自动优化,可以实现多智能体端到端的学习。简言之,DeepMind设置了环境,让多个AI一起踢足球赛,并且提前设置了规则,奖励整只“足球队”而不去鼓励某个AI球员”的个人成绩,以促成整个球队的进步。这证明AI可相互合作。

  据悉,DeepMind在github上发布了他们使用的MuJoCo Soccer环境,这是一个竞争协作多智能体交互的开源研究平台,在机器学习社区已经得到了相当广泛的使用。

  2月22日,DeepMind发布最新研究:证明了在足球环境下,一种基于分布式代理的连续控制培训框架,结合奖励渠道的自动优化,可以实现多智能体端到端的学习。简言之,DeepMind设置了环境,让多个AI一起踢足球赛,并且提前设置了规则,奖励整只“足球队”而不去鼓励某个AI球员”的个人成绩,以促成整个球队的进步。这证明AI可相互合作。

  据悉,DeepMind在github上发布了他们使用的MuJoCo Soccer环境,这是一个竞争协作多智能体交互的开源研究平台,在机器学习社区已经得到了相当广泛的使用。

  智东西1月21日消息,来自DeepMind和牛津大学的研究者认为,神经过程(NP)存在着一个根本的不足——欠拟合,对其所依据的观测数据的输入给出了不准确的预测。他们通过将注意力纳入NP来解决这个问题,允许每个输入位置关注预测的相关上下文点。研究表明,这大大提高了预测的准确性,显著加快了训练速度,并扩大了可以建模的函数范围。

  智东西1月21日消息,来自DeepMind和牛津大学的研究者认为,神经过程(NP)存在着一个根本的不足——欠拟合,对其所依据的观测数据的输入给出了不准确的预测。他们通过将注意力纳入NP来解决这个问题,允许每个输入位置关注预测的相关上下文点。研究表明,这大大提高了预测的准确性,显著加快了训练速度,并扩大了可以建模的函数范围。

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