人工知能となっている学習の10倍の高速化と効率化
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事業部のGoogleに対し、開発の人工知能の創出新しい方法の研修のニューラルネットワークを組み合わせを利用したアルゴリズムの古いビデオゲームをすることです。 品質の学習環境を古いリビデオゲームです。
フィDeepMind(リコールがこれらの人々が作成したニューラルネットワークAlphaGoは、繰り返しのトッププレーヤーであり論理的な碁)と機械学習できよう。 使用訓練システムdmラボ-30に基づき、シューター地震IIIアーケードゲーム社(57異なるゲームの技術開発の新しい機械学習アルゴリズムのインパラ(重要度重み付き俳優の学習者-学習者の建築)です。 この個々の部品の性能は複数の課題、そして知識を共有し互います。
多くの点では、新システムの早期建築システムA3C(非同期の俳優-評論家剤）あ剤の探索、環境、その後の処理を停止するとともにその知識の交流の中心的なコンポーネントは、"弟子"です。 としてのインパラは、その薬剤であり、学習プロセスは少し違います。 では、エージェント情報が送ら"弟子たち"、そしてデータの交換です。 また、A3Cをコンピューティングするこの勾配を損失関数の差を予測し、得られた値をパラメータ)が行われるのは、送信情報を中核に、インパラはこのタスクによって"学生"します。
例のミニゲームで楽しい時間を過ご男
こちらかの仕事のためのシステムインパラ
の主要問題の開発AIの時間の必要性の高い計算能力です。 もの自律的な車が必要なルールとなることができる自分自身の実験や課題を発掘し解決しようとする からだの構築のロボット、リリースした野生の学習、開発者用シミュレーションの計算手法の深層学習します。
現代の神経ネットワークを学ぶことができましたか、その過程で膨大な量の情報この場合は、—億フレームです。 のが早いので、少ない時間が過ごした学習します。
に従ってDeepMind、十分な数のプロセッサーインパラの性能を実現し250,000のフレーム/秒、または21億フレームです。 これは絶対記録のためにこのような業務に応じてポータルは、次のWebします。 開発者自らのコメントなどのAIシステムの仕事よりも、同じ機械です。
今後は、これらのAIアルゴリズムで使用できるロボットです。 による最適化システム、機械学習、ロボットがなくなりますが周囲の環境に適応する作業をより効果的です。
以上
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