Suche senden
Hochladen
[DL輪読会]Intrinsic Motivation and Automatic Curricula via Asymmetric Self-Play
•
2 gefällt mir
•
1,254 views
Deep Learning JP
Folgen
2018/02/16 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
Weniger lesen
Mehr lesen
Technologie
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 25
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
Deep Learning JP
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
Deep Learning JP
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
Empfohlen
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
Deep Learning JP
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
Deep Learning JP
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
Deep Learning JP
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
Deep Learning JP
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
Deep Learning JP
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
【DL輪読会】VIP: Towards Universal Visual Reward and Representation via Value-Impl...
【DL輪読会】VIP: Towards Universal Visual Reward and Representation via Value-Impl...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
Deep Learning JP
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
Deep Learning JP
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
Deep Learning JP
【DL輪読会】大量API・ツールの扱いに特化したLLM
【DL輪読会】大量API・ツールの扱いに特化したLLM
Deep Learning JP
【DL輪読会】DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
【DL輪読会】DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
Deep Learning JP
【DL輪読会】Poisoning Language Models During Instruction Tuning Instruction Tuning...
【DL輪読会】Poisoning Language Models During Instruction Tuning Instruction Tuning...
Deep Learning JP
Weitere ähnliche Inhalte
Mehr von Deep Learning JP
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
Deep Learning JP
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
Deep Learning JP
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
Deep Learning JP
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
【DL輪読会】VIP: Towards Universal Visual Reward and Representation via Value-Impl...
【DL輪読会】VIP: Towards Universal Visual Reward and Representation via Value-Impl...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
Deep Learning JP
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
Deep Learning JP
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
Deep Learning JP
【DL輪読会】大量API・ツールの扱いに特化したLLM
【DL輪読会】大量API・ツールの扱いに特化したLLM
Deep Learning JP
【DL輪読会】DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
【DL輪読会】DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
Deep Learning JP
【DL輪読会】Poisoning Language Models During Instruction Tuning Instruction Tuning...
【DL輪読会】Poisoning Language Models During Instruction Tuning Instruction Tuning...
Deep Learning JP
Mehr von Deep Learning JP
(20)
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】VIP: Towards Universal Visual Reward and Representation via Value-Impl...
【DL輪読会】VIP: Towards Universal Visual Reward and Representation via Value-Impl...
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
【DL輪読会】Deep Transformers without Shortcuts: Modifying Self-attention for Fait...
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】マルチモーダル 基盤モデル
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
【DL輪読会】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-traine...
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
【DL輪読会】HyperDiffusion: Generating Implicit Neural Fields withWeight-Space Dif...
【DL輪読会】大量API・ツールの扱いに特化したLLM
【DL輪読会】大量API・ツールの扱いに特化したLLM
【DL輪読会】DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
【DL輪読会】DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
【DL輪読会】Poisoning Language Models During Instruction Tuning Instruction Tuning...
【DL輪読会】Poisoning Language Models During Instruction Tuning Instruction Tuning...
[DL輪読会]Intrinsic Motivation and Automatic Curricula via Asymmetric Self-Play
1.
1 DEEP LEARNING JP [DL
Papers] http://deeplearning.jp/ ”Intrinsic Motivation and Automatic Curricula via Asymmetric Self-Play” (ICLR 2018) Tatsuya Matsushima, Matsuo Lab
2.
���������������������������������������������������������������� ���� • ���������
������������������ ��������������������������������������� ������������������������ • ������������������������������������ • ���������������������������� – �������������������������������������� �� – ������� • �������������������� 2
3.
��������� • ������������������������� – �������������������������� •
��������������������������������� ������ ������������ • ������������������� ������� • ��������������������������������������� 3
4.
• ����������������������������� • �������������B����� –
���������������������������B�� – ������������������������ ��������������������������������� • ����B�����B�����������B ����������������������������� • ��������������������������������B ���������� 4
5.
( ) • – • – – 5
6.
( ) • • • – • – – 6
7.
( ) /������������� • ��������������������� •
������������������� – ������������ • ����������������� – ������������������������������������������������������������������������������ – �������������Y�����U������������ �����������������U 7
8.
• ��������������������� • ���������������������������� –
����������������������������� • !"��!#���������� – ������������������������������ • ���������������!#��!"��������� ����!"��!#���������� 8
9.
• ��������� – ������������ –
�������������� – !" ����������������������� ������������ !# ������������������������ ������!$%&������������� !#= !$%& − !" ��� )������������������ 9
10.
• • !"#$ – 10
11.
11
12.
• • • – 12
13.
• • • – – • 13
14.
1 • • • – – 14
15.
2 • – • • 15
16.
2 • • 16
17.
3 ����. ��:���������� • ������������� •
�������������kd����� • ����(:.���������������������������� – ��������� �����������:�������������:��������������:��:���������������� 17
18.
3 ����� ������������ • ���������������� –
������������������������������������������ • ������������������ 18
19.
4 ����� ��������������� • ���������������������� •
��������������������� ���������� – ���������������� • ���������������������� �������������� • �������(����������� – ��������������������� ������������������������������������������� 19
20.
4 • 20
21.
5 • – • – • 21
22.
5 • 22
23.
( ) • – – 23
24.
• – • – • – – • • – – • 24
25.
A��������������������������������� • ������������������������������������������ A��������������������������������������������� • ������������������������������������������������������������� A����������������������������������
���������������������������������� • �������������������������������� A������������������������������������������������������������������������ • �������������������������������� A�������������������������������������������������������������������������������������������� • �������������������������������� 25
Jetzt herunterladen