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エネルギー関数による概念学習
OpenAIが2D点群から「近い」「上」などの概念を学習するエネルギーベースモデルを開発しました。
ロボット
183件
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オンラインで計画、オフラインで学習：モデルベース制御による効率的な学習と探索
OpenAIがモデルベース強化学習手法「Plan online, learn offline」を発表しました。
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器用さの学習
OpenAIが人間のようなロボットハンドを訓練し、物理的な物体をかつてない器用さで操作することに成功しま…
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変分オプション発見アルゴリズム
OpenAIが強化学習における「オプション」を自動で発見する新しいアルゴリズムを発表しました。
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モンテズマの復讐を単一のデモンストレーションから学習
OpenAIが、モンテズマの復讐を単一の人間デモンストレーションから学習し、過去最高のスコアを達成しまし…
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マルチエージェントシステムにおける方策表現の学習
OpenAIがマルチエージェントシステムで方策表現を学習する新しい研究を発表しました。
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進化した方策勾配
OpenAIが学習エージェントの損失関数を進化させるメタ学習手法「Evolved Policy Gradients」を発表しまし…
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ロボット研究のための要素
OpenAIがロボット研究用に開発した8つのシミュレーション環境とHERの実装を公開しました。
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マルチゴール強化学習：ロボット工学の困難な環境と研究への要請
OpenAIが複数の目標を同時に達成する強化学習の研究を呼びかけています。
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階層的学習
OpenAIが階層的強化学習アルゴリズムを開発し、複雑なタスクを高速に解決可能にしました。
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シミュレーションからの汎化
OpenAIがシミュレーションで訓練したロボットが、実環境の予期せぬ変化に対応できるようになった。
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動的ランダム化によるロボット制御のシミュレーションから実世界への転送
OpenAIがロボット制御をシミュレーションで学習させ、実世界で高精度に動作させる技術を開発しました。