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PixelCNN++: 離散ロジスティック混合尤度とその他の改良によるPixelCNNの改善
PixelCNN++は、PixelCNNを改良し、画像生成の質を向上させたモデルです。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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現実世界における誤った報酬関数
強化学習において報酬関数の誤設定がアルゴリズムの予期せぬ失敗を引き起こすことが示されています。
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Universe
OpenAIがAIの汎用知能を測定・訓練するソフトウェアプラットフォーム「Universe」をリリースしました。
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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。
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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。