文件名称:
红杉：研究树-在持续学习，强化学习和自我监督学习的交汇处进行研究的游乐场-源码
开发工具:
文件大小: 599kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-26
详细说明：红杉-研究树
一个在持续性学习，强化学习和自我监督学习交汇处进行研究的游乐场。
加入以获取有关项目状态和新版本的不频繁更新（<1 / mo。）。
请注意：这仍在进行中！
动机：
大多数应用的机器学习研究通常要么提出新的设置（研究问题），提出新的方法（解决此类问题的方法），要么同时提出这两种方法。
在提出新设置时，研究人员几乎总是必须重新实施或大量修改现有解决方案，然后才能将其应用于新问题。
同样，在创建新方法时，通常通常需要先重新创建其他基准论文的实验设置，甚至重新创建基准方法本身，因为各论文之间的实验条件可能略有不同！
此仓库的目标是：
将各种研究设置组织到一个继承层次结构中（一棵树！），其中具有更一般，更具挑战性的设置，顶部的假设很少，而底部的约束问题更多。
提供一种通过多态性轻松将现有解决方案（方法）重用于新设置的机制！
允许研究人员轻松创建新的通用方法，并在从监督学
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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