途方もない成功にもかかわらず、既存の機械学習モデルは依然として、人間のような体系的な一般化、つまり限られたデータから構成規則を学習し、さまざまなドメインの目に見えない組み合わせに適用することには至って

arxiv_reader のブックマーク 2022/10/05 11:56

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4726217867548755171/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.01603v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.01603v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2210.01603v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">体系的な一般化のためのニューラル シンボリック再帰マシン</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reasoning">reasoning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/seq2seq">seq2seq</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">途方もない成功にもかかわらず、既存の機械学習モデルは依然として、人間のような体系的な一般化、つまり限られたデータから構成規則を学習し、さまざまなドメインの目に見えない組み合わせに適用することには至って</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221005#bookmark-4726217867548755171"><span class="datetime-body">2022/10/05 11:56</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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