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
160924 Deep Learning Tuningathon
2. © ABEJA, Inc. Deep Learningのパラメータを理解し、チューニングを実践することで Deep Learningに関する理解を深める ■学べること ・どのパラメータを変えると実行速度や学習速度がどう変わるのか？ ・ネットワークの構築方法を変えるとどう精度にインパクトするのか？ ■対象 Deep Learningはある程度使ったことあるが、ネットワークの細かな チューニングはどうすればいいかわからない 目的 3. © ABEJA, Inc. Deep Learningに対する初学者以上の知識 Deep Learningで自分でネットワークを書いたことがある Python(numpy, tensorflow)に関する知識 Linux, SSH, AWSに関する知識 今回の勉強会の対象者
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