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休伯特·德雷福斯 (Hubert Dreyfus) 的学习哲学
这不仅仅是一场比赛，更是两个理念的碰撞。德雷福斯和 MacHack VI 的创造者理查德·格林布拉特都关注人类智慧的本质。格林布拉特继承了西蒙、纽厄尔和肖的风格，认为专家拥有特殊的心理表征和启发式方法，可以帮助他们选择好的举动并拒绝坏的举动。启发式方法是一种特殊规则，并非普遍适用，但通常有助于解决问题。格林布拉特利用自己对国际象棋的了解，在 MacHack VI 中构建了 50 种启发式方法。德雷福斯认为专家不使用任何启发式方法；他们不需要心理表征来下棋。相反，意识和身体的特殊结构使人能够在不同情况下积累经验，从而越来越好地掌握对实践很重要的现实方面。由于计算机没有意识和肉体，它无法达到人类专家的水平。
Exhubert：通过块扩展加强休伯特，并在37个情绪数据集上进行微调
基础模型通过利用其预先训练的代表来捕获语音信号中的情感模式，在语音情感识别（SER）中表现出了巨大的希望。为了进一步提高各种语言和领域的SER性能，我们提出了一种新颖的方法。首先，我们收集了Emoset ++，这是一个全面的多语言，多种文化的语音情感语料库，具有37个数据集，150,907个类型，总持续时间为119.5小时。第二，我们介绍了exhubert，这是Hubert的增强版本，它是通过骨架扩展和对E Mo s et ++进行微调实现的。我们将每个编码器层及其权重填充，然后冻结第一个重复，集成了零零的线性层并跳过连接以保持功能并确保其适应性的能力，以便随后进行微调。我们在看不见的数据集上的评估显示了Exhubert的功效，为各种SER任务设定了新的基准标记。模型和有关E Mo S et ++的详细信息：https：//huggingface.co/amiriparian/exhubert。索引术语：情感计算，语音情感识别，变形金刚，深度学习