There is a growing interest in the area of machine learning and creativity. This survey presents an overview of the history and the state of the art of computational creativity theories, machine learning techniques, including generative deep learning, and corresponding automatic evaluation methods. After presenting a critical discussion of the key contributions in this area, we outline the current research challenges and emerging opportunities in this field.


翻译:人们对机器学习和创造性领域的兴趣日益浓厚,本调查概述了计算创造性理论、机器学习技术(包括基因深层学习)和相应的自动评价方法的历史和最新水平,在对这一领域的关键贡献进行批判性讨论之后,我们概述了该领域目前的研究挑战和新出现的机会。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
【UBC】高级机器学习课程,Advanced Machine Learning
专知会员服务
24+阅读 · 2021年1月26日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
129+阅读 · 2020年5月14日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
二值多视角聚类:Binary Multi-View Clustering
我爱读PAMI
4+阅读 · 2018年6月24日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月13日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
二值多视角聚类:Binary Multi-View Clustering
我爱读PAMI
4+阅读 · 2018年6月24日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
相关论文
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月13日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
121+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
18+阅读 · 2019年1月16日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员