RL without TD learning
作者介紹了一種基於分治範式的強化學習演算法 Transitive RL，旨在解決傳統時序差分學習在長步數任務中的誤差累積與擴充套件難題。該方法通過在目標條件強化學習中應用可傳遞的貝爾曼更新規則，將軌跡分割為兩段，並利用資料集中的狀態和期望迴歸來計算軟最大值，從而在複雜長步數任務中取得了良好效能且無需手動調整超引數。
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RSSBerkeley AI ResearchAI 評分5858
Berkeley AI ResearchAI 評分5454 Word2Vec 究竟學到了什麼？
伯克利人工智慧研究團隊發表論文，為經典語言建模任務 word2vec 的學習過程提供瞭解析理論。研究證明在實際訓練設定下，該學習問題可簡化為無加權最小二乘矩陣分解，其梯度流動力學可通過閉式求解，學到的最終表徵即為主成分分析結果。