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归纳偏置最新视觉报道_卷积归纳偏置(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

归纳偏置

[LG]《Can Looped Transformers Learn to Implement Multi-step Gradient Descent for In-context Learning?》K Gatmiry, N Saunshi, S J. Reddi, S Jegelka… [MIT & Google Research] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

随着人工智能技术不断成熟，其在机器人领域内的应用越来越广泛。 Michael I. Jordan教授在「计算创造未来」上所做的报告《Inductive Biases for Robot Reinforcement Learning》，详细介绍了强化学习框架下引入归纳偏置的重要性以及最新研究成果。这对于提升机器人的自主决策能力和环境适应性具有重要意义，也为相关从业者指明了研究方向。 Jordan教授指出，通过合理设计奖励函数和状态表示方法，可以显著加快机器人学习速度，使其能够在更短时间内掌握复杂的任务。这种基于经验的学习方式将极大地拓展机器人在家庭服务、工业制造等多个场景中的应用范围。「CNCC2024」

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