ロボット

AI

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...
AI

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...
AI

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...
AI

ロボット工学におけるA/Bテストの重要性の検証(1/2)

1.ロボット工学におけるA/Bテストの重要性の検証(1/2)まとめ ・自然科学、社会科学、医学などは変化する現実世界の中で結果を評価および比較している ・機械学習研究の大部分は固定した世界で仮定に依存する手法を使用して比較をしている ...
AI

RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)

1.RetinaGAN:シミュレーション環境から現実世界への転移を一般化(2/2)まとめ ・RL-CycleGAN は「タスクレベルの物体認識」を使用してsim-to-realギャップを超える ・RetinaGANは「ロボットの物体認識...
タイトルとURLをコピーしました