ICLR 2020 系列論文解讀公開課第二期，就在本周六晚20:00整（北京時(shí)間）。

合成泛化：即機(jī)器學(xué)習(xí)從一組訓(xùn)練示例學(xué)習(xí)上下文表示。

流年不順，莫過(guò)于此。

ICLR論文解讀~

使用邊際分布來(lái)預(yù)測(cè)深度網(wǎng)絡(luò)的泛化鴻溝！

聚焦樣本受限問(wèn)題。

竟意外得到了具備強(qiáng)大剪枝能力的「超級(jí)掩?！梗?

一份全面又有趣的回顧

今年的圖靈獎(jiǎng)得主 Yann LeCun 是其中兩篇論文的共同作者

入選的論文討論了自然語(yǔ)言處理和模型剪枝問(wèn)題

如果成功的話，這一系列的決策往往表明計(jì)算能力正在趕上甚至超過(guò)人類的智力。

本文提出一種用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練端到端的網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成主動(dòng)視覺(jué)跟蹤的方法，不僅節(jié)省了額外人工調(diào)試控制器的精力，而且取得了不錯(cuò)的效果，甚至能直接遷移到簡(jiǎn)單的真實(shí)場(chǎng)景中。

從理論上給出了NAS中強(qiáng)化學(xué)習(xí)收斂慢的原因

芝麻開花節(jié)節(jié)高