"Our interpretation of this phenomenon is that even if the recurrent model is not able to predict the next state of the environment, its recurrent state still contains some crucial information on the environment dynamic."
-
-
এই থ্রেডটি দেখান
-
Praiseworthy reproducibility work from Corentin Tallec,
@leonardblier, and Diviyan Kalainathan on World Models by Schmidhuber and@hardmaru.এই থ্রেডটি দেখান -
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
It reminds me to this paper, they used untrained CNNs (randomly initialized) for some image processing and it worked quite fine. It impressed me quite a lot. https://dmitryulyanov.github.io/deep_image_prior …
-
When I read that I was really impressed as well. The structure of the convolutions seems to extract information regardless of the weights

-
Yes, that's the main conclusion I got: If CNNs work so well on images is due to the prior the architecture imposes over the hypothesis space. Pretty cool! I wonder which other useful structures we might be missing...
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
There is prior art in the liquid state machine and echo state network literature, and the intuitions are also related to random projections. If generalization is to occur, the network cannot be chaotic, but must be close to it.
-
Exactly what this made me think of!
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
-
Fascinating. Do you think this would work with environments where higher-order task dynamics matter more to the score? Also, I imagine it’s sensitive to the weight initialization for the RNN, yes? So, “learning” could involve getting to the right space for info preservation.
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
Reminds me of Extreme Learning Machines (https://en.wikipedia.org/wiki/Extreme_learning_machine …)
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
-
I assume it can't, but can the untrained RNN still be used for the offline rollout?
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
-
-
This is the most "vanilla" net for RL!!!!
ধন্যবাদ। আপনার সময়রেখাকে আরো ভালো করে তুলতে টুইটার এটিকে ব্যবহার করবে। পূর্বাবস্থায়পূর্বাবস্থায়
-
লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।
টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।