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DeepMind,位于英國倫敦,是由人工智能程序師兼神經科學家戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)等人聯(lián)合創(chuàng)立,是前沿的人工智能企業(yè),其將機器學習和系統(tǒng)神經科學的最先進技術結合起來,建立強大的通用學習算法。
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“對于眼科醫(yī)生來說,這一產品的效果令人驚訝。你可以看到AI已經對每一個點進行了分割,在這次掃描中創(chuàng)建的超高分辨率圖像中,約有6500個數(shù)據(jù)點,“Moor...
DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實際上是演化算法?
在AlphaStar中,用于訓練智能體的基于人口的訓練策略(PBT)是使用拉馬克進化(LE)的模因算法:在內環(huán)中,使用反向傳播連續(xù)訓練神經網絡,而在外環(huán)...
TRFL庫包含實現(xiàn)經典RL算法以及更前沿技術的許多函數(shù)。這里提供的損失函數(shù)和其他操作是在純TensorFlow中實現(xiàn)的。它們不是完整的算法,而是在構建功...
為什么AlphaGo調參用貝葉斯優(yōu)化?手動調參需要8.3天
在應用貝葉斯優(yōu)化之前,我們嘗試使用網格搜索來調整AlphaGo的超參數(shù)。具體來說,對于每個超參數(shù),我們構建了一個有效值網格,并在當前版本v和固定基線v0...
太秀了!DeepMind推出最強表示學習模型BigBiGAN
研究人員廣泛評估了BigBiGAN模型的表示學習和生成性能,證明這些基于生成的模型在ImageNet上的無監(jiān)督表示學習和無條件圖像生成方面都達到了sta...
DeepMind的最新研究結合了神經網絡和隨機過程的優(yōu)點提出神經過程模型
neural process的實現(xiàn)示意圖。圓圈中的變量對應于(a)中圖模型的變量,方框中的變量表示NP的中間表示,粗體字母表示以下計算模塊:h - en...
我們設計了一款深度強化學習智能體SPIRAL,它可以和計算機的繪畫程序交互,可以在電子畫布上繪畫,也可以改變筆刷的大小、按壓強度和顏色。未經訓練的智能體...
DeepMind這項研究到底意味著什么?會帶來什么樣的影響?
在CASP 10之前,整個增長曲線10年來基本上是平緩的。CASP11的提升,是因為引入了協(xié)同進化的方法。CASP 12帶來的提升,是這些方法最終被證明...
繼OpenAI發(fā)布Dota2的團戰(zhàn)AI后,DeepMind今天也發(fā)布了自家的最新研究
為了讓這一過程更有趣,我們還設計了一個CTF的變體,其中的平面地圖每一場都不一樣。結果我們的智能體被迫學習到了一種“通用策略”,而非靠對地圖的記憶獲勝。...
由此產生的智能體,我們稱之為For The Win(FTW)智能體,它學會了以非常高的標準玩CTF。最重要的是,學會的智能體策略對地圖的大小、隊友的數(shù)量...
這是一個大問題。因為,先進的算法可以說是在分析了無數(shù)的例子之后才學會被要求做的事情。例如,一個面部識別AI系統(tǒng)需要分析成千上萬張人臉的圖片,這些圖片很可...
DeepMind訓練出了一個AI智能體,學會了類 似哺乳動物一樣的“抄近路”能力
哈薩比斯說,要證明我們能構建出來我們想做的那種通用智能,大腦的存在就是一個證據(jù)。所以從神經科學中為新的算法尋找靈感,是很有道理的。但我們同時也相信這種啟...
人工智能系統(tǒng)在設計上就傾向于在每次開始新的學習之前,忘記先前學到的所有東西,這被稱為災難性遺忘。
DeepMind開發(fā)了PopArt,解決了不同游戲獎勵機制規(guī)范化的問題
我們將PopArt應用于Importance-weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA),這是DeepMi...
DeepMind攜手研究機構開發(fā)出可處理50多種眼科疾病的AI系統(tǒng)
谷歌旗下的DeepMind公司聯(lián)合多家研究機構所開發(fā)出來的一套人工智能系統(tǒng)可以有效處理50多種眼科疾病,可與優(yōu)秀的人類專家媲美。
DeepMind最新研究通過函數(shù)正則化解決災難性遺忘
近年來,人們對持續(xù)學習(也稱為終身學習)的興趣再度興起,這是指以在線方式從可能與不斷增加的任務相關的數(shù)據(jù)中學習的系統(tǒng)。持續(xù)學習系統(tǒng)必須適應所有早期任務的...
DeepMind用新方法讓智能體在復雜的非對稱博弈里找到納什均衡
隨著人工智能系統(tǒng)在現(xiàn)實世界中扮演越來越重要的角色,理解不同的系統(tǒng)如何相互作用至關重要。
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