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Pathdreamer:馴染のない建物内で何処に何がありそうか予測するAI(2/2)

1.Pathdreamer:馴染のない建物内で何処に何がありそうか予測するAI(2/2)まとめ ・Pathdreamerはベースラインと比較して成功率を10%高くする事ができる ・現実世界を実際に移動するエージェントより成功率は低いが時...
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Pathdreamer:馴染のない建物内で何処に何がありそうか予測するAI(1/2)

1.Pathdreamer:馴染のない建物内で何処に何がありそうか予測するAI(1/2)まとめ ・人はなじみのない建物内でも視覚的な手がかりを利用して効率的に移動できる ・この機能をAIで実現するためには「視覚的な世界モデル」の実装が必...
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Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(3/3)

1.Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(3/3)まとめ ・BraxはCPUだけで実行しても従来の一般的な環境に比べて1桁以上高速に動作する ・Braxは高速で規模拡大可能な強化学習と...
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Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(1/3)

1.Brax:Colabで大規模分散システムを凌駕する強化学習用物理シミュレーションエンジン(1/3)まとめ ・強化学習は単純なタスクでも習熟するために数百万から数十億のデータが必要になる ・大規模分散システムを使えば迅速に強化学習をト...
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ロボット工学におけるA/Bテストの重要性の検証(2/2)

1.ロボット工学におけるA/Bテストの重要性の検証(2/2)まとめ ・制御された単純な環境で行う実験であっても意図せず現実世界の変動の影響を受ける ・ランダム割り当てでデータをランダムにグループ化するとA/Bテストを実現できる ・相対...
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