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伯克利 AI 研究院提出新的数据增强算法,比谷歌大脑的 AutoAugment 更强! | ICML 2019 oral 论文
DeepMind 在多智能体强化学习方面又有了新进展,最新成果登上 Science 杂志!
如何得到稳定可靠的强化学习算法?微软两篇顶会论文带来安全的平滑演进
强化学习最新资讯
业界
Facebook:不会“犯错”的机器人,不是“聪明”的机器人
人类就是通过好奇心来认识世界,机器人也可以。
伍文靓
05月21日 16:24
Facebook
强化学习
自我监督学习
人工智能学术
如何同时处理庞大、稀有、开放类别的视觉识别?伯克利 AI 研究院提出了开放长尾识别方法
视觉识别系统评价中更全面、更真实的一种检验标准。
刘肉酱
05月31日 22:38
视觉识别
伯克利 AI 研究院
图像识别
强化学习
人工智能
从头开始强化学习
人们对深度RL领域有着极大的研究兴趣,例如学习玩Atari游戏,击败Dota 2职业选手,战胜围棋冠军。
AI研习社-译站
05月17日 10:46
强化学习
alphago
人工智能学术
一览 CMU 的 33 篇 ICML 2019 论文
内容精彩多样
杨晓凡
05月10日 10:00
CMU
人工智能
机器学习
深度学习
人工智能学术
破解数据孤岛壁垒,三篇论文详细解读联邦学习
在保护安全和隐私和前提下,化解「数据孤岛」
杨晓凡
05月07日 23:28
杨强
微众AI
人工智能
强化学习
人工智能学术
ICLR2019 | 你追踪,我逃跑:一种用于主动视觉跟踪的对抗博弈机制
本文提出一种用深度强化学习训练端到端的网络来完成主动视觉跟踪的方法,不仅节省了额外人工调试控制器的精力,而且取得了不错的效果,甚至能直接迁移到简单的真实场景中。
汪思颖
04月30日 11:21
ICLR
计算机视觉
强化学习
人工智能学术
TPAMI | 从虚拟到现实,一种基于强化学习的端到端主动目标跟踪方法
与传统视频跟踪不同,本文提出的跟踪器只需要在模拟器中训练,节省人工标记和在现实世界中的试错调参。实验表明,它对未见过的环境有着良好的泛化能力。
汪思颖
04月26日 12:54
人工智能
强化学习
人工智能学术
赢了世界冠军不意外,和AI在DOTA中并肩作战才让人又纠结又兴奋
OpenAI已经展示了DOTA AI可以有多强,但这个 AI 并不是我们预想的那种队友
杨晓凡
04月14日 18:19
OpenAI
DOTA2
人工智能
强化学习
人工智能学术
UC伯克利新机器人成果:灵活自由地使用工具
工具的选择和使用都轻松自然
杨晓凡
04月13日 16:59
BAIR
人工智能
机器人
Chelsea Finn
人工智能学术
UC伯克利发布一个低成本家居机器人,会叠衣服、会泡咖啡
它很壮,但也很可爱
杨晓凡
04月11日 00:08
加州大学伯克利分校
UC伯克利
Pieter Abbeel
强化学习
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我在谷歌大脑工作的 18 个月中,是怎样研究强化学习的?
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