What Learning Systems do Intelligent Agents Need? Complementary Learning Systems Theory Updated
2016-07-12
org.kosen.entty.User@381f2b5b
하정우(hjw9096)
분야
정보/통신
개최일
2016. 7
신청자
하정우(hjw9096)
개최장소
URL
행사&학회소개
1. Complementary Learning Systems
2. Replay of Hippocampal Memories and Interleaved Learning
3. Challenges Arising from Recent Empirical Findings
4. Links Between CLS Theory and Machine-Learning Research
5. Concluding Remarks
2. Replay of Hippocampal Memories and Interleaved Learning
3. Challenges Arising from Recent Empirical Findings
4. Links Between CLS Theory and Machine-Learning Research
5. Concluding Remarks
보고서작성신청
본 논문은 인공지능 에이전트에 필요한 기계학 학습 시스템을 뇌신경과학적 관점에서 설명하고 있다. 이를 위해 상보적 학습 시스템 이론을 설명하고 이를 뇌신경과학 측면에서 설명하며 neural Turing machine 등의 신경망 기반 모델을 이용한 상보적 학습 시스템 기능 구현에 대해 설명한다. 본 논문의 저자는 알파고로 유명한 Google DeepMind의 창업자인 D. Hasssabis와 D. Kumaran, 그리고 계산뇌인지과학 분야의 세계적 석학인 J. McClelland이다. 기계학습 및 계산뇌인지과학 연구자라면 흥미를 갖고 읽어볼 만한 논문으로 추천할 가치가 있는 논문이다.