Bellet

  • 迷信机械进修的竞争和共识:博弈论方法如何导致更智能的人工智能

    编译/凯霞得益于空军迷信研究办公室的195 万美元赠款,马萨诸塞大学阿默斯特分校数学和统计系教授 Markos Katsoulakis 和 Luc Rey-Bellet,以及布朗大学的 Paul Dupuis 将在接下来的四年开发一种新的机械进修方法,超越对大数据的传统依赖。Markos KatsoulakisLuc Rey-Bellet传统的机械进修依赖于庞大的数据缓存,算法可以筛选这些数据以「训练」自己完成任务,从而产生基于数据的数学模型。但是,如果数据很少,或者生成足够多的数据成本太高,该怎么办呢?一种可能的

    2021年 10月 31日