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(十九大代表风采)冯翠玲:给外籍院长当好“党委书记”

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在非平稳环境中不断学习和适应有限经验的能力是计算机通往真正的人工智能的重要里程碑。此文提出了“learning to learn”框架的持续性适应问题。通过设计一种基于梯度的元学习算法来对动态变化和对抗性场景的进行适应。此外,文中还设计了一种基于多智能体(multi-agent)的竞争环境:RoboSumo,并定义了适应性迭代游戏,用于从不同方面测试系统的持续适应性能。实验证明,元学习比在few-shot状态下的反应基线具有更强的适应能力,且适应于进行multi-agent学习和竞争。

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