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2019-07-20 中新经纬

   

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贪玩蓝月饿鬼道这里简要介绍应用RMC的实验任务,具体每个任务的详细信息以及模型的超参数设置等请阅读原论文。LearningtoExecute(LTE)数据集由图灵完整的伪代码编程语言中的算法片段组成,可分为三类:添加、控制和完整程序。输入是表示这些代码片段的字母数字词汇表上的字符序列,目标是一个数字字符序列,它是给定编程输入的执行输出。考虑到这些片断涉及变量的符号操作,我们认为它可能会影响模型的关系推理能力;由于符号运算符可以被解释为在操作数上定义一个关系,成功的学习可以反映对这个关系的理解。为了评估经典序列任务的模型性能,我们还对记忆任务进行了评估,在这些任务中,输出只是输入的一种排列形式,而不是来自一组操作指令的评估。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。MiniPacmanwithviewport

黄菊的父亲结果最后,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。在这篇论文中,DeepMind和伦敦大学学院的研究人员首先证实一种直觉想法,即标准的记忆架构在一些涉及关系推理的任务上很困难。然后,研究者通过使用一个新的记忆模块RelationalMemoryCore(RMC)来改进这种缺陷,该模块采用multi-headdotproductattention来允许记忆交互。强化学习

蓝色大海的传说迅雷下载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)。说明性监督任务在这篇论文中,DeepMind和伦敦大学学院的研究人员首先证实一种直觉想法,即标准的记忆架构在一些涉及关系推理的任务上很困难。然后,研究者通过使用一个新的记忆模块RelationalMemoryCore(RMC)来改进这种缺陷,该模块采用multi-headdotproductattention来允许记忆交互。图3:模型分析

(编辑:董文博)
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