NeuroLive

Подразделение Facebook AI Research опубликовало исходный код инструментария обучения с подкреплением ReAgent для разработки AI-систем принятия решений на основе обратной связи, пишет VentureBeat. В качестве обучающих данных для ReAgent может служить пользовательский ввод, например нажатие на рекомендуемый контент. ReAgent представляет собой небольшую С++ - библиотеку, которую можно скачать на GitHub и встроить в любое приложение. Инструментарий включает несколько готовых AI-моделей принятия решений,...

Drone Racing League (DRL) представили первый автономный гоночный дрон DRL racerai. Разработку анонсировали на artificial intelligence robotic racing (AIRR) circuit в Флориде. Racerai разработали для того, чтобы превзойти человеческие успехи в спорте...

В OpenAI обучили две нейросети, чтобы робот собрал кубик Рубика одной рукой. Система успешно собирала головоломку в 60% случаев. Из этих 60% только 20% были кейсы, когда роботу давали сильно разобранный кубик. Несмотря на это, задача собрать кубик одной рукой является непростой даже для людей. Ребенку требуется несколько лет, чтобы отточить этот навык. Разработка системы велась с мая 2017 года. Нейросети обучались полностью в симуляции. Для обучения использовалась та же модель, что и для обучения OpenAI Five, совместно с новым методом Automatic Domain Randomization (ADR)...

Исследователи из Airbnb опубликовали архитектуру нейросети, которая используется для ранжирования результатов поискового запроса на сервисе. По результатам онлайн экспериментов, использование глубокого обучения в продукте дало прирост нормализованной прибыли в сравнении с предыдущими моделями. Использование нейросетей для поискового ранжирования — это один из наиболее успешных кейсов применения машинного обучения в Airbnb. Изначально модель основывалась на Gradient Boosted Decision Tree модели. После некоторых итераций модификации модели качество ее предсказаний перестало улучшаться...

Исследователи из университета ETH Zurich обучили нейросеть, которая предсказывает космологические параметры вселенной. Сверточная нейросеть сначала обучалась на снимках симуляции вселенной. Затем обученную нейросеть протестировали на изображениях темной материи из датасета KiDS-450. Ранее нейросетевые модели для этой задачи не применялись. Обучение модели На первом этапе ученые обучили сверточную нейросеть , которая основывается на ResNet архитектуре. Данные вселенной синтезировались с помощью PkdGrav3...