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探索：深層強化学習におけるカウントベース探索の研究
OpenAIが深層強化学習の探索問題に対し、カウントベース手法を研究しました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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研究
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OpenAIとMicrosoft
OpenAIが大規模なAI実験の大部分をMicrosoft Azure上で実施すると発表しました。
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デコーダーベース生成モデルの定量的分析について
OpenAIがデコーダーベースの生成モデルの定量的分析に関する研究を発表しました。
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敵対的生成ネットワーク、逆強化学習、エネルギーベースモデルの関連性
GAN、逆強化学習、エネルギーベースモデルが本質的に繋がっていることが示されました。
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RL²: 遅い強化学習による高速強化学習
OpenAIが、強化学習エージェントが新しいタスクを素早く学習するRL²という手法を発表しました。
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変分損失オートエンコーダ
OpenAIが、データ圧縮と生成を両立する新しいモデル「変分損失オートエンコーダ（VLAE）」を発表しました。
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ニューラルGPUの拡張と限界
OpenAIがニューラルGPUの能力と限界について研究結果を発表しました。
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プライベートな訓練データからの深層学習のための半教師あり知識転移
OpenAIがプライベートデータを用いた深層学習の新しい学習手法を開発しました。
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自己組織化カンファレンスの報告
OpenAIが初の自己組織化機械学習カンファレンスを開催しました。
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深層逆動力学モデル学習によるシミュレーションから実世界への転移
OpenAIが深層逆動力学モデルを学習し、シミュレーションから実世界へのロボット制御転移に成功しました。
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深層学習のためのインフラストラクチャ
OpenAIが深層学習の進歩にはインフラの質が重要だと強調しています。
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機械学習アンカンファレンス
機械学習アンカンファレンスの最新情報が、参加者向けにwikiで公開されました。