31、机器学习中的行为框架与相关研究进展

机器学习中的行为框架与相关研究进展

1. 前沿研究概览

以下为大家介绍一些机器学习领域的前沿研究成果：
|研究成果|简介|
| ---- | ---- |
|DeepProbLog|提出一种结合深度学习的概率逻辑编程语言，支持符号与亚符号表示及推理、程序归纳、概率逻辑编程和从示例中进行深度学习|
|Deep Neural Decision Forests|统一分类树与深度卷积网络的表示学习功能，在2015年的ICCV会议上获Marr奖|
|A Meta - Transfer Objective for Learning to Disentangle Causal Mechanisms|提出使用元学习目标，最大化在修改分布上的转移速度，以模块化知识并发现因果依赖|
|Causality for machine learning|探讨图形因果推理与机器学习之间已建立和应建立的联系|
|Toward Causal Representation Learning|关于因果学习（即因果表示学习）的综述论文|
|Thinking Fast and Slow in AI|从人类决策的认知理论中获取灵感，提出推进AI的研究方向|
|Neurosymbolic AI: the 3rd Wave|关联神经符号AI的近期和早期研究成果，确定下一代AI系统的关键要素|

从这些研究中我们可以看出，机器学习领域正朝着多个方向蓬勃发展，包括逻辑编程与深度学习的结合、因果关系的研究以及从人类认知中汲取灵感等。

2. 行为框架基础：行为主义与行为心理学

2.1 行为主义学说

行