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OpenAI机器人手“自学”发现,三阶魔方技术的名为Dact【优发登录】
时间:2020-11-10 来源:优发登录 浏览量 75402 次
本文摘要:OpenAI认为这项伟业是机器人附件的灵巧和家庭AI软件的巨大进步,AI软件使Dactyl在面对实际挑战之前,可以利用虚拟世界建模自学虚拟世界任务中的新任务。OpenAI机器人手“自学”发现,三阶魔方技术的名为Dactyl的机器人手是通过称为自动域随机化(ADR)和强化自学的新技术训练的。

机器人

最近,人工智能研究组织OpenAI在构建标准化自学机器人方面获得了新的里程碑。该组织的机器人部门回应说,去年首次开发的类人手Dactyl已经掌握了单手解法立方体。OpenAI认为这项伟业是机器人附件的灵巧和家庭AI软件的巨大进步,AI软件使Dactyl在面对实际挑战之前,可以利用虚拟世界建模自学虚拟世界任务中的新任务。

据报道,OpenAI是人工智能和机器学习研究有名的公司,星期二展示了可以找到三次魔方的机械手。这个名为Dactyl的机器人手被称为ADR (ADR ),由增强自学的新技术训练。在过去的Dota2中,Dactyl使用的扩展自学算法已经证明了可以应对人类的失败。

OpenAI机器人手“自学”发现,三阶魔方技术的名为Dactyl的机器人手是通过称为自动域随机化(ADR )和强化自学的新技术训练的。在过去的Dota2中,Dactyl使用的扩展自学算法已经证明了可以应对人类的失败。新技术ADR通过分解无法训练的Dactyl训练场景,有助于教授机械手解决问题的老课题。

自动域随机化的方式是ADR从单一的非随机环境开始,在这个环境下神经网络自学了如何找到3次魔方。神经网络在任务中看起来更好,随着超过性能阈值,域随机化的数量不会自动减少。

神经网络

神经网络现在必须学会推广到更随机的环境中,因此使任务更困难。神经网络很大程度上自学直到再次达到性能阈值,然后展开更多的随机化,重复这个过程。小组指出,ADR是根本变革。

神经网络

阶段性困难的训练模拟的制作是“我们必须摆脱现实世界的精确模型的束缚,将模拟中自学的神经网络的移动应用于现实世界。”。有些人几乎不相信加强自学是否是将来这样的机器人方法。

贝伦森在谈论这个主题时似乎展示了更传统的方法。“在2020-03-30结束之前,没有几个自学过程。有加强自学的可能性。但是他指出,那些过程实质上必须一直很慢。


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