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
DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
160924 Deep Learning Tuningathon
[DL輪読会]Diffusion-based Voice Conversion with Fast Maximum Likelihood Samplin...Deep Learning JP
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長文日記
ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題
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