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  • ECCV 2020 | 基于对抗路径采样的反事实视觉语言导航
    为了实现VLN智能体，不仅需要学习理解语言语义和视觉环境，同时还要适应视觉语言交互情况下的动态变化，研究人员提出了一种对抗驱动的反事实思考方法。模型通过学习评价有效的反事实条件来代替采样充分但信息不足的数据，最终形成了一种比随机采样路径方法更为有有效的对抗策略。
    12-08 00:39 TAG： 加州大学 王鑫 视觉语言导航 机器人 自然语言处理
  • 事实表明糟糕的数据将会扼杀优秀的人工智能
    数据科学家指出，数据准备对于任何一个人工智能系统的成功都至关重要。即使是最好、最复杂的分析技术采用低质量、集成度低、设计草率或基本上不相关的数据，最终的结果也是不可靠的。 分析和探讨人工智能和机器学习用途的文章有很多，但关于人工智能系统基础...
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