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至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，科学机构和全球企业我们在……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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