作为当前炙手可热的研究领域，人工智能的发展可以用，日新月异，来形容，与此相对应的是，尽管目前已经有着诸多人工智能相关的学术会议，但这些学术会议或许过于大而全和不能很好体现出这一领域的最新研究发展趋势，因而一些细分领域的学者们开始，自立门户，，当中的代表如国际表征学习会议，InternationalConferenceonLearnin...。
更新时间：2024-12-10 00:34:14
雷锋网AI科技评论按，在强化学习领域，谷歌大脑的研究内容一直是业界重点关注的对象，MarcG.Bellemare是谷歌大脑的研究员，研究方向为分布式强化学习、表征学习等，他将自己在谷歌大脑18个月中研究经历和心得写成了文章并进行发表，雷锋网AI科技评论全文编译如下，时间回溯到2017年夏天，在欧洲一段时间的告别旅行中，我被当时在蒙特利...。
更新时间：2024-12-09 22:02:11
浙大蔡登团队携手微软亚洲研究院，提出了一个新的对比动作表征学习，CARL，框架，以自监督的方式学习逐帧动作表征，尤其是针对长视频；它考虑了时空上下文来提取逐帧表征，是一种基于Transformer的简单而高效的视频编码器，他们提出了一种新的序列对比损失，SCL，，应用于通过一系列时空数据增强获得的两个相关的视图，在FineGym、Pe...。
更新时间：2024-12-09 14:05:28
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