MITら、ロボットに家事などの日常的なタスクを学習させる3Dシミュレータ「VirtualHome」発表
MITら、ロボットに家事などの日常的なタスクを学習させる3Dシミュレータ「VirtualHome」発表 2018-06-02 MIT（マサチューセッツ工科大学）、トロント大学、マギル大学、リュブリャナ大学の研究者らは、ロボットに家事などの日常的なタスク含め多様なタスクを学習させるための訓練用3Dシミュレータ「VirtualHome」を発表しました。 論文：VirtualHome: Simulating Household Activities via Programs 著者：Xavier Puig, Kevin Ra, Marko Boben, Jiaman Li, Tingwu Wang,Sanja Fidler, Antonio Torralba 本稿は、エージェントに特定のタスクに到達するための必要な一連のアクションを学習させるシステムを提案します。 ロボットは、人間と違って1を言え
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表
Google、任意の画像が技術的に審美的に美しいかを評価し1-10（10が最高得点）で採点するCNNベースの画像評価モデル「NIMA」を提案した論文を発表 2017-12-19 Googleは、画像に対して技術面と審美面の両方で訓練できるCNN（Convolutional Neural Network）ベースの画像評価モデル「NIMA（Neural Image Assessment）」を論文にて発表しました。 NIMA：Neural Image Assessment 本稿では、任意の画像に対して1から10（10が最高得点）の程度で評価の分布を生成し、スコアのそれぞれに尤度を割り当てるアプローチを提案します。 ユーザが技術的（ピクセルレベルの技術品質）に美しく、または審美的（美の本質）に美しく見えるような画像を予測するために訓練されたdeep CNNが紹介されます。 実験では、AVAなどの大
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