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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。
研究
3393件
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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。
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特別プロジェクト
OpenAIが社会に影響を与える科学的課題に取り組む重要性を強調しました。