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最后 ， 提一下我想提的工作 ， 一篇叫做《Recurrent Independent Mechanisms》的论文里面重新定义了一个新的recurrent neural net架构 ， 在这个架构中 ， 把recurrent net 分解成更小的模块 ， 在每个模块里面 ， 它是完全连接在一起的 ， 并不是一个同质的网络 。 模块之间 ， 有一个注意力机制 ， 当然 ， 你也可以认为这是意识的集中地 。


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总结一下 ， 在前面的演讲中 ， 我试图为深度学习勾勒出一个研究方向 ， 为深度学习捕捉「系统1」的知识 。 我发现这里面有很多有趣的研究方面 ， 例如系统之外的东西、事物的分布、知识的呈现方式......
解决这些问题 ， 知识先验是一个非常好的想法 ， 可以让知识分解重组然后对应依赖性的知识 ， 并且能够涉及非常少的变量 。 显然 ， 这非常有趣 ， 因为它允许一个Agent能够快速的适应分布的变化 。
（雷锋网）、（雷锋网）（雷锋网）

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