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関連する概念動画

Observational Learning01:12

Observational Learning

281
Albert Bandura's observational learning, also known as imitation or modeling, occurs when a person observes and imitates another's behavior. It is a quicker process than operant conditioning. A well-known example is the Bobo doll study, where children who saw an adult acting aggressively towards the doll were more likely to act aggressively when left alone, compared to those who observed a nonaggressive adult. Many psychologists view observational learning as a form of latent learning...
281
Reinforcement Schedules01:24

Reinforcement Schedules

231
Positive reinforcement is a powerful method for teaching new behaviors to both animals and humans. B.F. Skinner demonstrated this with his experiments using rats in a Skinner box. When a rat pressed a lever, it received a food pellet. This immediate reward encouraged the rat to repeat the behavior. This method, where a reward follows every instance of the behavior, is known as continuous reinforcement. It is highly effective for establishing new behaviors quickly.
Once a behavior is learned,...
231
Reinforcement01:23

Reinforcement

313
Positive and negative reinforcement are key concepts in operant conditioning, a learning process where the consequences of a behavior affect the likelihood of that behavior being repeated.
Positive reinforcement occurs when a behavior is followed by the presentation of a rewarding stimulus, increasing the frequency of that behavior. For example:
313
Associative Learning01:27

Associative Learning

525
Associative learning is a fundamental concept in behavioral psychology, wherein a connection is established between two stimuli or events, leading to a learned response. This process is critical in understanding how behaviors are acquired and modified. Conditioning, the mechanism through which associations are formed, can be divided into two main types: classical conditioning and operant conditioning, each elucidating different aspects of associative learning.
Classical conditioning, also known...
525
Machines: Problem Solving II01:30

Machines: Problem Solving II

355
Machines are complex structures consisting of movable, pin-connected multi-force members that work together to transmit forces. Consider a lifting tong carrying a 100 kg load. It comprises movable sections DAF and CBG linked together with member AB.
355
Ampere-Maxwell's Law: Problem-Solving01:17

Ampere-Maxwell's Law: Problem-Solving

730
A parallel-plate capacitor with capacitance C, whose plates have area A and separation distance d, is connected to a resistor R and a battery of voltage V. The current starts to flow at t = 0. What is the displacement current between the capacitor plates at time t? From the properties of the capacitor, what is the corresponding real current?
To solve the problem, we can use the equations from the analysis of an RC circuit and Maxwell's version of Ampère's law.
For the first part of...
730

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Alhussein Fawzi1, Matej Balog2, Aja Huang2

  • 1DeepMind, London, UK. afawzi@deepmind.com.

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|October 5, 2022
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

ディープ・エンフォースメント・ラーニングは AlphaTensor を使って 新しい行列の掛け算アルゴリズムを発見します このAIのアプローチは 計算効率を大幅に向上させ キーマトリックスサイズの 人間が設計した方法を上回ります

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科学分野:

  • コンピュータ科学
  • 人工知能
  • 計算式数学

背景:

  • ニューラルネットワークや科学コンピューティングのような 多様な分野に影響を与える 基本的な計算です
  • マトリックス掛け算のための新しいアルゴリズムの発見は,広大な検索スペースのために困難です.
  • 既存のアルゴリズムは 効率的ですが 最適な解決策ではありません

研究 の 目的:

  • 効率的で証明可能な正しい行列の掛け算アルゴリズムの発見のためのAI駆動のアプローチを開発する.
  • アルゴリズムによる発見の自動化における ディープ・アンフォースメント・ラーニングの可能性を 探求する.
  • 人間の直感を超えた マトリックスの複合性の突破を 達成するためです

主な方法:

  • アルファゼロからインスピレーションを得た ディープ・レインフォース・ラーニング・エージェント"アルファテンサー"を使いました
  • アルファテンサーを訓練し 決まった因数空間の中で テンサー分解を見つけることに 集中したゲームをプレイした
  • 任意で構造化された行列の掛け算のアルゴリズムを発見するために使用した.

主要な成果:

  • AlphaTensorは様々なマトリックス次元における 最先端の複雑性を超えたアルゴリズムを発見した.
  • 限られたフィールドにおける 4x4 マトリックスのための新しいアルゴリズムは,ストラッセンの50年前の方法を改善します.
  • 特定のハードウェアの実行時間と構造化された行列の掛け算の最適化が示されています.

結論:

  • ディープ・エンフォースメント・ラーニングは アルファ・テンサーの例で アルゴリズムの発見を加速します
  • このアプローチは,基本的な計算のタスクに 人間が設計したアルゴリズムを 超越する道を示しています
  • AlphaTensorは,コンピューティングの複雑性と実用的な効率性を含む異なる基準に基づいてアルゴリズムを最適化するための柔軟なフレームワークを提供します.