智能體,顧名思義,就是具有智能的實體,英文名是Agent。

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題目:Weakly-Supervised Disentanglement Without Compromises

摘要:

智能體應該能夠通過觀察其環境中的變化來學習有用的表示。首先,從理論上證明,隻知道有多少因素發生了變化,而不知道哪些因素發生了變化,就足以學習解纏表示。其次,我們提供了實用的算法,可以從成對的圖像中學習分離的表示,而不需要對組、單個因素或已更改的因素的數量進行注釋。第三,我們進行了大規模的實證研究,並表明這樣的觀測對足以可靠地學習幾個基準數據集上的解纏表示。最後,我們評估我們的表示學習,並發現它們在不同的任務集合上同時是有用的,包括協變量轉移下的泛化、公平性和抽象推理。總的來說,結果表明,在現實場景中,弱監督能夠幫助學習有用的解纏表示。

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