iclr+2016
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ICLR 2016 有什么亮点?
http://www.computervisionblog.com/2016/06/deep-learning-trends-iclr-2016.html
优先经验回放(PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY)论文阅读与...
优先经验回放（Prioritized Experience Replay，PER）是DeepMind团队在ICLR 2016会议上提出的一种强化学习经验采样优化方法，核心思想是通过优先级采样...
根据语义生成图像的相关研究工作有哪些?
1. ICLR 2016 Generating Images from Captions with Attention: 该工作扩展了DRAW，在此基础上添加相关描述信息，指导图像生成。GitHub - eman...
【强化学习】元学习(meta learning) 相关,值得阅读的文章汇 ...
五、其他相关方向[High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation] (ICLR 2016)虽非直接针对Meta-RL，但提出的广义优势估计（GAE）方法为高维连续...
Who is leading in natural language processing...
CTO (2016–present)Author has 91 answers and 326.8K answer views· 8y RelatedWho is further ahead in AI, Google or IBM? There are two answers to it: who is far in...
ICLR 2017 有什么值得关注的亮点?
cs.put.edu.pl/competition-cig-2016), 有两个track, 一个是known map，一个是unknown map. 两个track的冠军队FAIR和Intel都把论文在ICLR...
ACL 2022 bert2BERT:既环保又加点的大模型迁移方法 - 百度...
2. 历史工作基础2.1 Net2Net（ICLR 2016）核心思路：通过参数矩阵扩展实现小模型到大模型的迁移，保持函数输入输出不变。实现方法：宽度扩展：将参数...
业界现在有哪些比较成熟的基于深度学习(deep learning...
ICLR16里的best paper之一Deep Compression[7]，以及DeepScale和Stanford合作的SqueezeNet[8]以及其他一些研究工作[9]都为解决DL模型的线上serving...Images. CVPR, 2015.[17]. Harvard NLP. Visual Analysis of Hidden State Dynamics in Recurrent Neural Networks. Arxiv, 2016....
第十章 Off - policy Policy gradient
DDPG算法，ICLR2016的论文，是一种model-free、off-policy、actor-critic架构的算法，结合DPG和一些trick在连续动作空间环境下取得良好效果。总结关键trick，包括软更新和...
【总结】text2image、image2caption
《Generating Images from Captions with Attention》论文则引入了注意力机制，显著提高了生成图像的质量。其代码为emansim/text2image，并在ICLR 2016会议上发表。《StackGAN: ...