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2019-07-20 中新经纬

   

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神医凰后傲娇暴君强势宠由于我们通常可以很流畅地定义什么构成实体(entity)或关系(relation),因此我们可以想象一系列的神经网络诱导的偏见,可以用关系推理的语言表达出来。例如,可以用卷积核来计算一个感受野内的实体(像素)的关系(线性组合)。基于记忆的神经网络通过利用长时间记忆信息的能力来建模时序数据。然而,目前还不清楚它们是否有能力利用它们记得的信息进行复杂的关系推理。图2:任务我们在一组监督学习和强化学习任务中测试RMC。值得注意的是N??Farthest的任务和语言建模。在前者中,解决方案需要显式的关系推理,因为模型必须对向量之间的距离关系进行排序,而不是对向量本身排序。后者在大量自然数据上测试模型,并允许我们将性能与经过良好调优的模型进行比较。

一起玩神途交易关系推理(Relationalreasoning)强化学习表1:测试程序评估和记忆任务的每个字符的准确性。表2:WikiText-103、ProjectGutenberg和GigaWordv5数据集上的验证和测试困惑度

米兰连衣裙在时域(temporaldomain)中,关系推理可以包含在不同时间点比较和对比信息的能力。这里,注意力机制隐式地执行某种形式的关系推理;如果先前的隐藏状态被解释为entity,那么使用注意力来计算实体的加权和有助于消除RNN中存在的局部性偏差。最后,研究者在一系列任务上测试RMC,这些任务可以从跨序列信息的更强大的关系推理中获益,并且在RL领域(例如MiniPacMan)、程序评估和语言建模中显示出巨大的受益,在WikiText-103、ProjectGutenberg和GigaWord数据集上获得state-of-the-art的结果。由于我们当前的架构解决复杂的时序任务,因此它们必须具备一些时间关系推理的能力。然而,目前还不清楚他们的归纳偏差是否受到限制,以及这些限制是否可以暴露在要求特定类型的时间关系推理的任务中。N??Farthest

(编辑:董文博)
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