--年--月--日 (--) | Edit |
上記の広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。
新しい記事を書く事で広告が消せます。
2016年11月24日 (木) | Edit |
グーグルDeepMind、AIの学習を高速化させる新手法を発表--動物の見る夢から着想
http://japan.zdnet.com/article/35092476/
Google DeepMindの研究者らは米国時間11月17日、「Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks」と題した新たな論文の公開を同社ブログで発表した。論文には、動物が夢を見ることで学習速度を向上させている点から着想を得た、「UNsupervised REinforcement and Auxiliary Learning」(UNREAL:教師なしの強化および補助学習)について記されている。この知見を取り入れたエージェントを、Atariのゲームと、「Labyrinth」という3D迷路ゲームを使ってテストしたところ、以前のアルゴリズムに比べて学習速度が10倍に高速化されたという。またLabyrinthのテストでは、人間のエキスパートとの比較で平均87%という成績を収めた。このエージェントは、囲碁を学習した時や、「Atari 2600」の複数のゲームを学習した時に用いられたものと同じ深層強化学習の手法を採用している。だが、UNREALは深層強化学習に加えて2つのタスクを組み込んでいる点に大きな違いがある。2つのタスクとは、動物が夢を見るということに着想を得たタスクと、乳幼児が運動神経を獲得する方法を模倣するというタスクだ。論文には「動物が肯定的な、あるいは否定的な報酬に関わる出来事の夢を頻繁に見るように、われわれが作り出したエージェントも報酬に関わる出来事を含むシーケンスを優先的に再現するようになっている」と記されている
なんかすごいですね。AI版の「ムーアの法則」の発動か?

上記広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。新しい記事を書くことで広告を消せます。