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DeepMind打造全新学习范式“SAC-X”
1
作者
Martin Riedmiller
Roland hafner
+6 位作者
Thomas Lampe
Michael Neunert
Jonas Degrave
Tom Van de Wiele
Volodymyr Mnih
nicolas heess
Tobias Springenberg
《机器人产业》
2018年第2期48-51,共4页
在机器学习和深度学习技术的协助下,AI对于解析数据的能力并不会有人怀疑,但它们并不善于自行探索。谷歌旗下知名AI研究机构DeepMind为机器人建立了一个全新的学习范式“调度辅助控制”(SAC-X),为机器人提供一个简单的目标,并在完成时...
在机器学习和深度学习技术的协助下,AI对于解析数据的能力并不会有人怀疑,但它们并不善于自行探索。谷歌旗下知名AI研究机构DeepMind为机器人建立了一个全新的学习范式“调度辅助控制”(SAC-X),为机器人提供一个简单的目标,并在完成时提供奖励。
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关键词
学习技术
机器学习
辅助控制
研究机构
机器人
解析数
AI
谷歌
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职称材料
题名
DeepMind打造全新学习范式“SAC-X”
1
作者
Martin Riedmiller
Roland hafner
Thomas Lampe
Michael Neunert
Jonas Degrave
Tom Van de Wiele
Volodymyr Mnih
nicolas heess
Tobias Springenberg
机构
不详
出处
《机器人产业》
2018年第2期48-51,共4页
文摘
在机器学习和深度学习技术的协助下,AI对于解析数据的能力并不会有人怀疑,但它们并不善于自行探索。谷歌旗下知名AI研究机构DeepMind为机器人建立了一个全新的学习范式“调度辅助控制”(SAC-X),为机器人提供一个简单的目标,并在完成时提供奖励。
关键词
学习技术
机器学习
辅助控制
研究机构
机器人
解析数
AI
谷歌
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DeepMind打造全新学习范式“SAC-X”
Martin Riedmiller
Roland hafner
Thomas Lampe
Michael Neunert
Jonas Degrave
Tom Van de Wiele
Volodymyr Mnih
nicolas heess
Tobias Springenberg
《机器人产业》
2018
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