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一次メタ学習アルゴリズムについて
OpenAIが一次メタ学習アルゴリズムに関する研究を発表しました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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Reptile: スケーラブルなメタ学習アルゴリズム
OpenAIが、タスクごとに勾配降下法を繰り返し初期パラメータを更新するメタ学習アルゴリズム「Reptile」を…
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メタ強化学習による探索学習に関する考察
OpenAIがメタ強化学習を用いた探索学習の課題と可能性について考察を発表しました。
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AIが互いに教え合うことで人間にも理解しやすい機械学習を実現
AIが互いに概念を教え合う際に、人間にも理解しやすい具体例を自動選択する手法が開発されました。
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エンティティ曖昧性解消のためのタイプ発見
単語が指すオブジェクトを特定するため、ニューラルネットワークが約100の自動発見された「タイプ」に属す…
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研究リクエスト 2.0
OpenAIが未解決の7つの研究課題を公開し、コミュニティからの解決策を募っている。
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L₀正則化によるスパースニューラルネットワークの学習
OpenAIがL₀正則化を用いて、より効率的なスパースニューラルネットワークの学習方法を開発しました。
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深層線形ネットワークにおける非線形計算
OpenAIが深層線形ネットワークでも非線形計算が可能であることを発見しました。
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他者の心をモデル化する学習
OpenAIが、相手も学習していることを考慮し、協力的な戦略を発見するアルゴリズム「LOLA」を発表しました。
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相手の学習を意識した学習
AIが相手の学習プロセスを予測し、それに基づいて自身の戦略を調整する新しい学習フレームワークを開発し…
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Dota 2の1対1でプロを打ち破るAIボットを開発
OpenAIがDota 2の1対1マッチで世界のトッププロを破るAIボットを開発しました。
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教師と生徒のカリキュラム学習
OpenAIが、教師モデルが生成したカリキュラムで生徒モデルを効率的に訓練する手法を発表しました。