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Aditya拉瓦尔大声回答
Aditya Rawal是Uber人雷竞技是骗人的工智能实验室的研究科学家。他的兴趣在于两个研究领域的融合——神经进化和深度学习。雷竞技是骗人的他相信，进化搜索可以取代人类创造下一代深度网络的聪明才智。此前，Aditya在德克萨斯大学奥斯汀分校获得计算机科学硕士/博士学位，导师是Risto Miikkulainen教授。在博士期间，他开发了神经进化算法，以进化序列预测问题的循环架构，并构建合作、竞争和通信的多智能体系统。
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雷竞技是骗人的研究论文
超梯度下降的一阶预处理
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标准梯度下降方法容易受到一系列问题的影响，这些问题会阻碍训练，例如高相关性和参数空间中的不同缩放。这些困难可以通过二阶方法解决，即对梯度应用预处理矩阵以提高收敛性。不幸的是，这样的算法通常很难扩展到高维问题，部分原因是特定的预处理条件的计算，如逆Hessian或Fisher信息矩阵是非常昂贵的。我们介绍了一阶预处理(FOP)，这是一种快速、可扩展的方法，它概括了以前关于超梯度下降的工作(Almeida等人，1998;Maclaurin等人，2015;Baydin等人，2017)学习一个只使用一阶信息的预处理矩阵。[…][PDF]
神经信息处理系统研讨会(NeurlPS), 2019
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神经信息处理系统研讨会(NeurlPS), 2019
背丙胺:训练具有可微神经调节可塑性的自修正神经网络
t . Miconi，答:拉瓦尔大声回答，Clune j .，k·斯坦利
强化学习的一大挑战是智能探索，特别是当奖励稀少或具有欺骗性时。有两款雅达利游戏可以作为这种艰难探索领域的基准:《Montezuma’s Revenge》和《Pitfall》。在这两款游戏中，当前的RL算法表现很差，即使是那些具有内在动机的算法，这是提高硬探索领域性能的主要方法。为了解决这一不足，我们引入了一种名为Go-Explore的新算法。[…][PDF]
学习表征国际会议(ICLR), 2019年
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