AI Qazaqstan
Компании

Материал на языке оригинала: English.

Learning a hierarchy

We’ve developed a hierarchical reinforcement learning algorithm that learns high-level actions useful for solving a range of tasks, allowing fast solving of tasks requiring thousands of timesteps. Our algorithm, when applied to a set of navigation problems, discovers a set of high-level actions for walking and crawling in different directions, which enables the agent to master new navigation tasks quickly.

26 октября 2017 г. · Источник: OpenAI news

Полный текст доступен у источника.

Читать у источника →

Ещё в теме

КомпанииИзмерение того, как агенты ИИ занимаются повседневной наукой о мокрой лабораторииOpenAI вводит Bio BasicsBench, 100-задачный эталонный показатель, измеряющий, насколько хорошо агенты АИ интерпретируют необработанные экспериментальные данные и занимаются повседневной наукой о мокрых плитах.OpenAI news