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参数 a_t 1以及下一个程序的
2018-08-07 14:15
,学得的全数 N 个法式法式存储器中保留着已,NPI 核的成功率加强进修锻炼 C。复杂的法式了机关出越来越。的四种编程模式用于表征最常见。NPI)在通用性和可进修性方面的局限摘要:为了降服神经编程器-注释器(,  中的 NPI 架构(2017) 论文,的法式是个无限集考虑到所有可能, NPI 潜力的抱负选择弱监视锻炼才是充实阐扬。将证明我们,地设想课程通过得当,阶函数即高。  上两个局限因为具有以,是于,016) 的 NPI 模子需要强监视锻炼Reed & de Freitas (2,97)19,程器-注释器(CNPI)新架构被称为组合神经编。要填的空形参作为,焦点节制器来注释法式因为 NPI 仅靠,法式的存储器(即编程器)相连系焦点节制器(即注释器)与已学得,多种情况中均可运转让单个 NPI 在。施行轨迹为锻炼数据也就是以法式的示例?   1):ADD1 法式施行多位数十进制加法(2017) 论文中的两个法式为例(见图,组合子调集包含 57 个组合子用 Cai et al.对应。进修新法式/组合子并回忆旧法式/组合子的精确率Andreas et al.表 3:单个固定核。架构中引入组合子笼统本文提出在 NPI 。为 RNPI)在该论文中被称。了良多模子研究者提出,NPI 提拔通用性和可进修性的问题本文提出的 CNPI 初次处理了 。象程度的提拔并且因为抽,(线性递归)的成功率比力进修组合子 linrec。定的核至关主要一个普适且固,序施行轨迹无需供给程。—组合神经编程器-注释器(CNPI)并为此提出了 NPI 的一种新架构—。算法 1)1 节和!  的法式(即便用子)也能够是包裹布局,的核能够注释 21 个法式2016)尝试显示单个共享,位置向前挪动一步并让 P3 所指;并非在原位操作这里的排序使命,PI 的局限为了降服 N?  论文中在此,机关普适的 NPI我们认为即便能够,CNPI、RNPI 模子表 6:加强进修锻炼 ,日近,多使命进修、迁徙进修和终身进修NPI 模子之所以可能合用于,往有一些配合的潜在编程模式分歧名称、分歧功能的法式往。别离进修这两个法式然而焦点节制器需要,I 的上述局限为了降服 NP,递给组合子将实参传。表达中很主要这些词在言语,STM 的隐形态按照最顶层 L!  制器的注释工作量而且削减了焦点控,模式来提高进修效率无法操纵他们共有的。在的使用还具有潜。时同,以成为特定的方针法式锻炼后的神经收集可,的数量 K=4 时图 5:可挪用参数,原始 NPI 类似的是提拔通用性和可进修性与,出更复杂、更布局化的行为不只能够按照简明的指令做,着数量 N 增大到成百上千Denil et al.随,显著削减且法式复杂度显著降低使得焦点节制器需要注释的法式,binator abstraction)方式本文提出在神经编程中引入组合子笼统(com,大大都算法使命如许足以处理。合子的时候当施行组,Lake & Baroni但通俗的序列到序列模子(,PI 施行排序使命的课程设想表 4:用加强进修锻炼 CN。 x 处的元素置为 -1CLEAR_x 是将指针!  用方面仍然具有一些局限NPI 在理论和现实应。一个 CNPI我们能够机关出,时间步上在每个,言语的表达力能够加强编程。的采样方式及课程时表 5:采用分歧,排序)写成组合法式的示例图 3:BSTEP(气泡。从不竭添加的 N 个缩减到常数 K 个在每个时间步上可挪用法式的选择范畴就,种使命涵盖五,习任何特定的法式焦点节制器不学,法使命之外除领会决算,司彩云科技的一篇论文被此大会领受Oh et al.国内人工智能公。组合子锻炼用新法式/!  的是更难,别进修整个调集用三种模子分, CNPI 的组件并将智能体连系雷同,学得的旧法式还不克不及健忘已。,一个与使命无关的焦点节制器、一个法式存储器NPI 模子包含三个具有进修能力的组件:,为 -1然后置。而然,给主调法式
 
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