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レスリングのためのメタ学習
シミュレートされたロボットレスリングにおいて、メタ学習エージェントがより強い非メタ学習エージェント…
ロボット
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競争的自己対戦
AIが自己対戦を通じて、タックルやキックなどの複雑な物理スキルを自律的に習得しました。
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Hindsight Experience Replay
強化学習において、失敗した経験からも学習を可能にするHERが開発されました。
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Pythonでより高速な物理シミュレーション
OpenAIがロボットシミュレーション用の高性能Pythonライブラリをオープンソース化しました。
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学習するロボット
シミュレーションで学習したロボットが、一度見ただけで新しいタスクを習得しました。
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Roboschool
OpenAIがロボットシミュレーション用のオープンソースソフトウェア「Roboschool」を公開しました。
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物理世界におけるスパム検出
シミュレーションで学習したAIが、物理ロボットでスパムを検出しました。
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強化学習に代わるスケーラブルな選択肢としての進化戦略
OpenAIが、進化戦略（ES）が従来の強化学習（RL）と同等の性能を発揮することを発見しました。
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ワンショット模倣学習
ロボットが一度のデモンストレーションから新しいタスクを学習する「ワンショット模倣学習」が開発されま…
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時間セグメントモデルによる予測と制御
OpenAIが時間セグメントモデル（TSM）を用いた予測と制御に関する研究を発表しました。
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三人称模倣学習
ロボットが人間のデモンストレーションを三人称視点から見て、タスクを学習する新しい手法が開発されまし…
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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。