每日论文 | 科学获奖规律分析;高维随机游走PCA与神经网络训练对比;在不完美信息游戏中从计划中学习

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1PCA of high dimensional random walks with comparison to neural network training对神经网络的训练进行可视化的技术之一就是在训…

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PCA of high dimensional random walks with comparison to neural network training

神经网络的训练进行可视化的技术之一就是在训练过程中对参数进行主成分分析,然后投射到子空间中。在这篇论文中,我们将这种方法与高维随机游走的PCA作对比,计算了轨迹方差的特征值和特征向量,证明了在常规机和高维限制中,大多差额都在PCA的前几个分两种,并且投射到子空间中的是利萨如曲线。

地址:https://arxiv.org/abs/1806.08805

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ExpIt-OOS: Towards Learning from Planning in Imperfect Information Games

目前很多用于游戏的机器学习系统,例如国际象棋或围棋,都将深度强化学习和计划以及自我对战结合了起来。我们扩展了这一方法,将其用于其他游戏中,并提出了Exlt-OOS。我们利用一种在线搜索算法代替蒙特卡洛树搜索,进一步扩展了“从计划中学习”的范例,使得游戏可以利用更多信息做计划。

地址:https://arxiv.org/abs/1808.10120

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The Scientific Prize Network Predicts Who Pushes the Boundaries of Science

科学奖项是同行科学家对某人的最大认可,它确定了某一领域的研究方向,加强了科研社区的联系。各类奖项之间联系的增强能够表示科学家们的思想以及他们支持的观点。我们利用综合数据和全世界跨学科的奖项,对世界范围内获奖情况进行分析,发现奖励与科学进步之间有几点重要联系。

首先,在相对较小的科学家精英群体间,获奖更集中。其次,我们发现某些特殊奖项能增强不同学科、获得多个奖项的科学家们的联系。第三,家族网络和共同作者能影响获奖结果。

地址:https://arxiv.org/abs/1808.09412

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