深層強化学習を使用し、人間の3D二足歩行をリアルにシミュレートする論文が登場。サッカードリブルや動的障害物を通り抜ける能力も再現
深層強化学習を使用し、人間の3D二足歩行をリアルにシミュレートする論文が登場。サッカードリブルや動的障害物を通り抜ける能力も再現 2017-05-06 階層的な深層強化学習（Hierarchical Deep Reinforcement Learning）という人工知能の学習技法を使用して、人間の3D二足歩行を再現、動的な移動スキルを実証した論文が公開されました（PDF）。 学習後、低レベルのコントローラでは、歩く、走る、坂を登る、坂を降る、回転、など物理学を基礎としたリアルな運動能力がシミュレートされ、高レベルのコントローラでは、サッカーボールを目標位置にドリブルしたり、静的または動的な障害物を通り抜け地形ナビゲートする能力などがシミュレートされます。 本論文は、ブリティッシュコロンビア大学、シンガポール国立大学に属するXue Bin Peng氏、Glen Berseth氏、KangKa
Elon Musk氏ら設立の人工知能を研究する非営利団体「OpenAI」、強化学習アルゴリズム「OpenAI Baselines」をGitHubにて公開
Elon Musk氏ら設立の人工知能を研究する非営利団体「OpenAI」、強化学習アルゴリズム「OpenAI Baselines」をGitHubにて公開 2017-05-25 イーロン・マスク（Elon Musk）氏などが設立した人工知能を研究する非営利団体「OpenAI」は、強化学習（Reinforcement Learning）アルゴリズムの実装である「OpenAI Baselines」をGitHubにて公開しました。 アルゴリズムは今後数ヶ月にわたってリリースする予定ですが、今日のリリースにはDQNとその3つのバリエーションが含まれています。 GitHubページはこちら。 関連 Google、自然言語で対話できるAI「Google Assistant」のSDKをリリース。Google Assistant搭載デバイスが開発可能へ | Seamless
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