研究开发枢纽

没有研究就没有发展

研究工作是Deadsense.Ai的重要组成部分,也是公亚博波胆司发展的关键方面。我们的项目带来了新鲜的想法AI研究这是一个我们认为值得为之贡献力量的人类思想和生产领域。合作顶级大学,科学机构全球企业我们在……领域作出了重大贡献强化学习

基于模型的Atari的强化学习

与谷歌大脑,华沙大学和伊利诺伊大学的联合研究urbana-Champaign
  • 培训了许多动作条件的视频模型,用作Atari环境的神经模拟器
  • 培训的Atari代理使用学习的神经模拟器并测试了原始环境中代理的性能
  • 将我们代理的性能与使用两种无模型算法彩虹和PPO和100K和500K与环境相互作用的培训的代理商的性能。
  • 受邀在牛津大学(University of Oxford)、DeepMind和谷歌Brain Zurich发表演讲

并行训练雅达利游戏

与英特尔联合研究
  • 在最大的欧洲超级计算机之一进行了Atari Games的平行培训
  • 在2018年同时举办了世界娱乐训练的世界纪录(Beymind殴打)
  • 在领先的欧洲HPC会议上提出了工作,并被Deepmind引用

Sim2Real包括在虚幻引擎4的培训和部署在一个真实的汽车

与领先的汽车制造商联合研究
  • 在虚幻发动机4中建模了十几条现实路线
  • 并行化计算以便使用虚幻引擎4和最大的欧洲超级计算机之一生成数亿帧
  • 我们培训的型号在2018年和2019年多次部署在真正的自治车辆上

强化学习和定理证明

亚博波胆Deepsense.ai的研究项目
  • 强化学习第一次被令人信服地大规模应用于解决一般数学问题
  • 与技术的研究人员合作发布了一份文件
  • 大学在布拉格和Innsbruck大学
  • 在2018年NeurIPS主会场上发表

Expert-anded演员 - 批评奖励和蒙特沙姆的复仇

亚博波胆Deepsense.ai的研究项目
  • 在以具有挑战性的探索环境中取得了最先进的成果
  • 在Neurips 2018的Deep RL和仿制研讨会上呈现

学习运行挑战解决方案

亚博波胆Deepsense.ai的研究项目
  • 训练有素的行走Gaits,具有加强学习方法
  • 在2017年NIPS的学习跑挑战中,在400多支队伍中获得第六名

带参数的分层强化学习

亚博波胆Deepsense.ai的研究项目
  • 开发了一种用于分层强化学习的原始RL算法;2017年在山景城谷歌总部举行的机器人学习大会上发表

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