怎么看science的评论

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leemary6401
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吾色真人

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one shot learning, human level, concept learning，Turing test，这几个卖点的确很抓人眼球，可惜这篇文章并没有把以上几点做得很好，颇有几分标题党的味道：one shot learning依赖先验信息（包括事先建立的stroke library），human level和文中的实验其实还是有一定差距，Turing test也只是visual test。我们只能说该研究把这几个卖点各沾了一点边，很好地糅合在了一篇文章中，并且也算增加了该领域一定的多样性。BPL号称击败DL，其实该工作和此前Google Deepmind的Neural Turing Machine在程序学习中轻松击败LSTM一样，都有一定根据需要完成的几类特定任务，逆推得到一些hand crafted的结构的味道。BPL使用了stroke library和一定hand engineered feature，后者则根据任务的特性加入了一些预处理步骤和寻址机制，才得以在实验中轻松击败DL。
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张小电1301
134 评论

超级好奇诶

神经病的分区。今年找了个脑残来分区！虽然Nature Comm从来就不应该当作Nature子刊来吹嘘，但是绝对比很多垃圾Nanoscale 之类的质量高！ Nanoscale由于是中科院的杂志，一直稳坐1区。
341 评论

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