Zobrazeno 1 - 10
of 37
pro vyhledávání: '"Stachenfeld, Kimberly L."'
Autor:
Fang, Ching, Stachenfeld, Kimberly L
The ability to predict upcoming events has been hypothesized to comprise a key aspect of natural and machine cognition. This is supported by trends in deep reinforcement learning (RL), where self-supervised auxiliary objectives such as prediction are
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.06089
The effectiveness of Reinforcement Learning (RL) depends on an animal's ability to assign credit for rewards to the appropriate preceding stimuli. One aspect of understanding the neural underpinnings of this process involves understanding what sorts
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.02532
Autor:
Bapst, Victor, Sanchez-Gonzalez, Alvaro, Doersch, Carl, Stachenfeld, Kimberly L., Kohli, Pushmeet, Battaglia, Peter W., Hamrick, Jessica B.
Physical construction---the ability to compose objects, subject to physical dynamics, to serve some function---is fundamental to human intelligence. We introduce a suite of challenging physical construction tasks inspired by how children play with bl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.03177
Publikováno v:
Seventh International Conference on Learning Representations (ICLR 2019)
We present Spectral Inference Networks, a framework for learning eigenfunctions of linear operators by stochastic optimization. Spectral Inference Networks generalize Slow Feature Analysis to generic symmetric operators, and are closely related to Va
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.02215
Publikováno v:
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2020 Dec 01. 117(49), 31427-31437.
Externí odkaz:
https://www.jstor.org/stable/27005681
Autor:
McNamee, Daniel C.1 (AUTHOR) daniel.mcnamee@research.fchampalimaud.org, Stachenfeld, Kimberly L.2 (AUTHOR), Botvinick, Matthew M.2,3 (AUTHOR), Gershman, Samuel J.4,5 (AUTHOR)
Publikováno v:
Entropy. Dec2022, Vol. 24 Issue 12, p1791. 18p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.