...但是，设计这样的规则要涉及巨大的工程努力，并且所得到的搜索过程可能是指数级的缓慢。 相对比来说，神经系统依赖于点对点的可微的和可训练的网络来生成程序。虽然更容易执行和训练，但是这样的网络需要大量的数据来学习程序合成。因为数据通常是随机生成的，神经系统经常不能获取现实世界的模型，并且导致产生泛化很差的非自然程序。此外，神经网络的纯统计特性不提供对合成的程序的任何正确性保证。 在第六届国际学习表征会议（ICLR）上，来自微软研究的研究人员展示了神经引导演绎搜索（NGDS）的研究结果，它结合了两种AI方法中最好的一个。
基于14个网页-相关网页
...人员 Taco Cohen 和 Max Welling 及其合作伙伴，通过与阿姆斯特丹大学联合撰写的《球面CNNs》论文荣获“国际学习表征大会（ICLR）2018年度最佳论文奖”。 ICLR 主要发布人工智能（AI）和机器学习方面的最新研究，现已举办到第六届。
基于12个网页-相关网页
应用推荐