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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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“对于眼科医生来说,这一产品的效果令人惊讶。你可以看到AI已经对每一个点进行了分割,在这次扫描中创建的超高分辨率图像中,约有6500个数据点,“Moor...
DeepMind的“星际2”智能体AlphaStar实际上是演化算法?
在AlphaStar中,用于训练智能体的基于人口的训练策略(PBT)是使用拉马克进化(LE)的模因算法:在内环中,使用反向传播连续训练神经网络,而在外环...
TRFL库包含实现经典RL算法以及更前沿技术的许多函数。这里提供的损失函数和其他操作是在纯TensorFlow中实现的。它们不是完整的算法,而是在构建功...
在应用贝叶斯优化之前,我们尝试使用网格搜索来调整AlphaGo的超参数。具体来说,对于每个超参数,我们构建了一个有效值网格,并在当前版本v和固定基线v0...
太秀了!DeepMind推出最强表示学习模型BigBiGAN
研究人员广泛评估了BigBiGAN模型的表示学习和生成性能,证明这些基于生成的模型在ImageNet上的无监督表示学习和无条件图像生成方面都达到了sta...
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...
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这项研究到底意味着什么?会带来什么样的影响?
在CASP 10之前,整个增长曲线10年来基本上是平缓的。CASP11的提升,是因为引入了协同进化的方法。CASP 12带来的提升,是这些方法最终被证明...
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...
这是一个大问题。因为,先进的算法可以说是在分析了无数的例子之后才学会被要求做的事情。例如,一个面部识别AI系统需要分析成千上万张人脸的图片,这些图片很可...
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...
人工智能系统在设计上就倾向于在每次开始新的学习之前,忘记先前学到的所有东西,这被称为灾难性遗忘。
DeepMind开发了PopArt,解决了不同游戏奖励机制规范化的问题
我们将PopArt应用于Importance-weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA),这是DeepMi...
DeepMind携手研究机构开发出可处理50多种眼科疾病的AI系统
谷歌旗下的DeepMind公司联合多家研究机构所开发出来的一套人工智能系统可以有效处理50多种眼科疾病,可与优秀的人类专家媲美。
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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