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DeepMind,位于英国伦敦,是由人工智能程序师兼神经科学家戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)等人联合创立,是前沿的人工智能企业,其将机器学习和系统神经科学的最先进技术结合起来,建立强大的通用学习算法。
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DeepMind的最新研究结合了神经网络和随机过程的优点提出神经过程模型
neural process的实现示意图。圆圈中的变量对应于(a)中图模型的变量,方框中的变量表示NP的中间表示,粗体字母表示以下计算模块:h - en...
继OpenAI发布Dota2的团战AI后,DeepMind今天也发布了自家的最新研究
为了让这一过程更有趣,我们还设计了一个CTF的变体,其中的平面地图每一场都不一样。结果我们的智能体被迫学习到了一种“通用策略”,而非靠对地图的记忆获胜。...
由此产生的智能体,我们称之为For The Win(FTW)智能体,它学会了以非常高的标准玩CTF。最重要的是,学会的智能体策略对地图的大小、队友的数量...
DeepMind生成查询网络GQN,从一个场景的少量2D照片中重新生成3D
GQN的生成网络能够以非常精确的方式从新的视角“想象”先前未观察到的场景。当给定一个场景表示和新的摄像机视点时,它会生成清晰的图像,而不需要事先说明透视...
DeepMind训练出了一个AI智能体,学会了类 似哺乳动物一样的“抄近路”能力
哈萨比斯说,要证明我们能构建出来我们想做的那种通用智能,大脑的存在就是一个证据。所以从神经科学中为新的算法寻找灵感,是很有道理的。但我们同时也相信这种启...
如何在图形生成过程中处理元素的对称性和排序,并提供可能的解决方案
图形是许多问题域中信息的本质性表示。例如,知识图表和社交网络中的实体之间的关系可以很好地用图形进行表示,而且它们也适用于对物理世界进行建模,例如,分子结...
我们设计了一款深度强化学习智能体SPIRAL,它可以和计算机的绘画程序交互,可以在电子画布上绘画,也可以改变笔刷的大小、按压强度和颜色。未经训练的智能体...
DeepMind提出SAC-X学习范式,无需先验知识就能解决稀疏奖励任务
让儿童(和成年人)整理东西已经是件难事了,但是想让AI像人一样整理东西是个不小的挑战。一些视觉运动的核心技能
2018-03-17 标签:DeepMind 2451 0
DeepMind用新方法让智能体在复杂的非对称博弈里找到纳什均衡
随着人工智能系统在现实世界中扮演越来越重要的角色,理解不同的系统如何相互作用至关重要。
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