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標簽 > deepmind
DeepMind,位于英國倫敦,是由人工智能程序師兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)等人聯合創立,是前沿的人工智能企業,其將機器學習和系統神經科學的最先進技術結合起來,建立強大的通用學習算法。
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DeepMind的最新研究結合了神經網絡和隨機過程的優點提出神經過程模型
neural process的實現示意圖。圓圈中的變量對應于(a)中圖模型的變量,方框中的變量表示NP的中間表示,粗體字母表示以下計算模塊:h - en...
繼OpenAI發布Dota2的團戰AI后,DeepMind今天也發布了自家的最新研究
為了讓這一過程更有趣,我們還設計了一個CTF的變體,其中的平面地圖每一場都不一樣。結果我們的智能體被迫學習到了一種“通用策略”,而非靠對地圖的記憶獲勝。...
由此產生的智能體,我們稱之為For The Win(FTW)智能體,它學會了以非常高的標準玩CTF。最重要的是,學會的智能體策略對地圖的大小、隊友的數量...
DeepMind生成查詢網絡GQN,從一個場景的少量2D照片中重新生成3D
GQN的生成網絡能夠以非常精確的方式從新的視角“想象”先前未觀察到的場景。當給定一個場景表示和新的攝像機視點時,它會生成清晰的圖像,而不需要事先說明透視...
DeepMind訓練出了一個AI智能體,學會了類 似哺乳動物一樣的“抄近路”能力
哈薩比斯說,要證明我們能構建出來我們想做的那種通用智能,大腦的存在就是一個證據。所以從神經科學中為新的算法尋找靈感,是很有道理的。但我們同時也相信這種啟...
如何在圖形生成過程中處理元素的對稱性和排序,并提供可能的解決方案
圖形是許多問題域中信息的本質性表示。例如,知識圖表和社交網絡中的實體之間的關系可以很好地用圖形進行表示,而且它們也適用于對物理世界進行建模,例如,分子結...
我們設計了一款深度強化學習智能體SPIRAL,它可以和計算機的繪畫程序交互,可以在電子畫布上繪畫,也可以改變筆刷的大小、按壓強度和顏色。未經訓練的智能體...
DeepMind提出SAC-X學習范式,無需先驗知識就能解決稀疏獎勵任務
讓兒童(和成年人)整理東西已經是件難事了,但是想讓AI像人一樣整理東西是個不小的挑戰。一些視覺運動的核心技能
2018-03-17 標簽:DeepMind 2470 0
DeepMind用新方法讓智能體在復雜的非對稱博弈里找到納什均衡
隨著人工智能系統在現實世界中扮演越來越重要的角色,理解不同的系統如何相互作用至關重要。
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