SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 25
Downloaden Sie, um offline zu lesen
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
���������
• �������������������������
– ��������������������������
• ���������������������������������
������ ������������
• �������������������
�������
• ���������������������������������������
3
• �����������������������������
• �������������B�����
– ���������������������������B��
– ������������������������
���������������������������������
• ����B�����B�����������B
�����������������������������
• ��������������������������������B
���������� 4
( )
•
–
•
–
–
5
( )
•
•
•
–
•
–
–
6
( )
/�������������
• ���������������������
• �������������������
– ������������
• �����������������
– ������������������������������������������������������������������������������
– �������������Y�����U������������
�����������������U
7
• ���������������������
• ����������������������������
– �����������������������������
• !"��!#����������
– ������������������������������
• ���������������!#��!"��������� ����!"��!#����������
8
• ���������
– ������������
– ��������������
– !" ����������������������� ������������
!# ������������������������
������!$%&������������� !#= !$%& − !" ���
)������������������
9
•
• !"#$
–
10
11
•
•
•
–
12
•
•
•
–
–
•
13
1
•
•
•
–
–
14
2
•
–
•
•
15
2
•
•
16
3
����. ��:����������
• �������������
• �������������kd�����
• ����(:.����������������������������
– ���������
�����������:�������������:��������������:��:����������������
17
3
����� ������������
• ����������������
– ������������������������������������������
• ������������������
18
4
����� ���������������
• ����������������������
• ���������������������
����������
– ����������������
• ����������������������
��������������
• �������(�����������
– ���������������������
�������������������������������������������
19
4
•
20
5
•
–
•
–
•
21
5
•
22
( )
•
–
–
23
•
–
•
–
•
–
–
•
•
–
–
•
24
A���������������������������������
• ������������������������������������������
A���������������������������������������������
• �������������������������������������������������������������
A���������������������������������� ����������������������������������
• ��������������������������������
A������������������������������������������������������������������������
• ��������������������������������
A��������������������������������������������������������������������������������������������
• ��������������������������������
25

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?【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【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 )【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...【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"【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 "【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【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 ModelsDeep 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"【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...【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 ...【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...【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...【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...【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...【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【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...【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...【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【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LLMDeep Learning JP
 
【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】DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
【DL輪読会】DINOv2: Learning Robust Visual Features without SupervisionDeep 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...【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】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】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】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】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】"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】"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】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】"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】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】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】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】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】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】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】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】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】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】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】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】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