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学术 | DeepMind最新研究:使用更简单的环境就能检测AI是否安全
AI100
0+阅读 · 2017年11月29日
学界 | 不设目标也能通关「马里奥」的AI算法,全靠好奇心学习
机器之心
0+阅读 · 2018年9月2日
伯克利与OpenAI联合发文,通过最新「模仿学习」技术为机器人「赋能」(附论文)
机器人圈
2+阅读 · 2017年7月15日
谷歌大脑提出对智能体进行「正向-反向」强化学习训练,加速训练过程
人工智能学家
0+阅读 · 2018年3月31日
UC伯克利 NIPS2018 Spotlight论文:依靠视觉想象力的多任务强化学习
人工智能学家
1+阅读 · 2018年9月13日
学界 | 好奇心驱动学习,让强化学习更简单
AI科技评论
1+阅读 · 2018年10月29日
Google提出Grasp2Vec模型:利用自监督方法学习物体表示
AI前线
3+阅读 · 2019年1月3日
ICML 2019 | 强化学习用于推荐系统,蚂蚁金服提出生成对抗用户模型
蚂蚁程序猿
3+阅读 · 2019年6月10日
DeepMind发布新奖励机制:让智能体不再“碰瓷”
新智元
1+阅读 · 2019年3月18日
深度强化学习走入「死胡同」,继续死磕电子游戏还是另辟蹊径?
AI科技评论
0+阅读 · 2020年1月9日
NeurIPS 2021六篇杰出论文公布,谷歌工程师11年前论文获时间检验奖
量子位
0+阅读 · 2021年12月1日
变革尚未成功:深度强化学习研究的短期悲观与长期乐观
机器之心
2+阅读 · 2018年3月18日
70页论文,图灵奖得主Yoshua Bengio一作:「生成流网络」拓展深度学习领域
专知
0+阅读 · 2021年11月29日
DIVERSITY IS ALL YOU NEED: 充满睿智的论述。
CreateAMind
2+阅读 · 2018年12月29日
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