怎样让机器学会推理？伯克利AI研究所一文详解神经模块网络

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 最近，加州大学伯克利分校人工智能研究所(BAIR)的博士生Jacob Andreas在博客上发文，介绍了如何用神经模块网络(NMN)模型来完成推理任务。 这个博客是BAIR刚刚建立的，他们打算分享、讨论计算机视觉、深度学习、机器人、NLP等领域的研究成果。 这篇关于神经模块网络研究的梳理，是BAIR技术博客的第二篇文章(第一篇是博客的介绍)，量子位翻译出来

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