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GoogleのAI開発第一人者が発表した「2045年までに実現されること」一覧をご覧ください (791ﾚｽ)
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718
: 2018/02/13(火)21:23
ID:WYEyUFRV(3/3)
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718: [] 2018/02/13(火) 21:23:48.64 ID:WYEyUFRV 英ディープマインド、一つの学習から多数のタスク同時処理 大規模分散型のAI手法を開発 https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00461636 「ある学習エージェントの経験を生かして、各エージェントがタスクをこなすだけでなく、エージェント間で学習内容を同時にアップデートできる。」 「このアルゴリズムを搭載した機械１台をトレーニングし、データ効率はそのままに何千台もの機械へのスケールアップも可能という」 『ディープマインドの深層強化学習について30のマルチタスク試験が行える「DMLab-30」や57のアタリのテレビゲームを同時に実行する「Atari-57」で試したところ、 ディープマインドが2016年に発表した分散型強化学習アルゴリズム「A3C」に比べてデータ効率が10倍と、10分の1のデータ量で済んだ』 「学習内容をエージェント間でシェアできることなどから性能も高く、ゲームではA3Cの２倍の得点が得られたとしている。」 http://matsuri.5ch.net/test/read.cgi/ogame/1516461067/718
英ディープマインド一つの学習から多数のタスク同時処理 大規模分散型の手法を開発 ある学習エージェントの経験を生かして各エージェントがタスクをこなすだけでなくエージェント間で学習内容を同時にアップデートできる このアルゴリズムを搭載した機械１台をトレーニングしデータ効率はそのままに何千台もの機械へのスケールアップも可能という ディープマインドの深層強化学習についてのマルチタスク試験が行えるやのアタリのテレビゲームを同時に実行するで試したところ ディープマインドが年に発表した分散型強化学習アルゴリズムに比べてデータ効率が倍と分ののデータ量で済んだ 学習内容をエージェント間でシェアできることなどから性能も高くゲームではの２倍の得点が得られたとしている
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