详细内容或原文请订阅后点击阅览
DeepMind 在 ICML 2022 上的最新研究
从本周末开始，第三十九届国际机器学习会议 (ICML 2022) 将于 2022 年 7 月 17 日至 23 日在美国马里兰州巴尔的摩会议中心举行，并将作为混合活动举行。从事人工智能、数据科学、机器视觉、计算生物学、语音识别等领域的研究人员正在展示和发表他们在机器学习方面的前沿工作。
来源:DeepMind - 新闻与博客为具有更有效、更高效 AI 的通用系统铺平道路
从本周末开始，第三十九届国际机器学习会议 (ICML 2022) 将于 2022 年 7 月 17 日至 23 日在美国马里兰州巴尔的摩会议中心举行，并将作为混合活动举行。
ICML 2022从事人工智能、数据科学、机器视觉、计算生物学、语音识别等领域的研究人员正在展示和发表他们在机器学习领域的前沿工作。
除了赞助会议和支持我们的长期合作伙伴 LatinX、Black in AI、Queer in AI 和 Women in Machine Learning 举办的研讨会和社交活动外，我们的研究团队还将发表 30 篇论文，其中包括 17 篇外部合作论文。以下是我们即将进行的口头和焦点演讲的简要介绍：
LatinX AI 中的黑人 AI 中的酷儿 机器学习中的女性有效的强化学习
使强化学习 (RL) 算法更有效是构建通用 AI 系统的关键。这包括帮助提高性能的准确性和速度、改进迁移和零样本学习以及降低计算成本。
在我们选定的口头演讲之一中，我们展示了一种将广义策略改进 (GPI) 应用于策略组合的新方法，使其在提升代理性能方面更加有效。另一个口头演讲提出了一种新的扎实且可扩展的方法，无需奖励即可有效探索。同时，我们提出了一种使用基于内存的检索过程增强 RL 代理的方法，减少代理对其模型容量的依赖，并实现快速灵活地使用过去的经验。
应用通用策略改进 (GPI) 的新方法 无需奖励即可有效探索 使用基于记忆的检索过程增强 RL 代理