迷信呆板进修的竞争和共识：博弈论方法如何导致更智能的人工智能
编译/凯霞得益于空军迷信研究办公室的195 万美元赠款，马萨诸塞大学阿默斯特分校数学和统计系教授 Markos Katsoulakis 和 Luc Rey-Bellet，以及布朗大学的 Paul Dupuis 将在接下来的四年开发一种新的呆板进修方法，超越对大数据的传统依赖。Markos KatsoulakisLuc Rey-Bellet传统的呆板进修依赖于庞大的数据缓存，算法可以筛选这些数据以「…- 9
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