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2018.6.8，DeepMind提出关系性深度强化学习：在星际争霸2任务中获得最优水平，在本文中，我们介绍了一种深度强化学习方法，它可以通过结构化感知和关系推理提高常规方法的效率、泛化能力和可解释性。.DeepMind:星际争霸2：强化学习新挑战（翻译...
[DeepMind论文部分翻译]克服神经网络中的灾难性遗忘Overcomingcatastrophicforgettinginneuralnetworksdengfanxin经典翻译,论文2017年3月16日2017年3月16日本文翻译了DeepMind的最新研究成果的第一部分，可以当做是introduction部分，借鉴神经科学成果，解决了一个通用人工智能领域持续学习所面临的关键性难题。
即时翻译文本&完整的文档文件。为个人和团队提供准确的翻译。每天有数百万人使用DeepL进行翻译。文档翻译限制已经达到你无法再翻译任何文档，因为你本月的文档翻译限制已经达到。（${period}）。升级你的计划以增加你的文档翻译数量。为你的计划…
DeepMind论文：线性时间的神经机器翻译.我们提出了一种用于序列处理（sequenceprocessing）的神经架构。.ByteNet是一种两个扩张的卷积神经网络（dilatedconvolutionalneuralnetworks）的堆叠；其中一个网络用于编码源序列（sourcesequence），另一个网络用于目标序列...
近日，来自DeepMind、牛津大学以及卡内基梅隆的研究者合力发表了论文《VisualGroundinginVideoforUnsupervisedWordTranslation》，提出用视觉基础改善无监督的单词映射。.此篇论文也被收录到CVPR2020。.论文的基本思想是：地球上的人类可能说着数千种不同的语言，但...
Deepmind在Nature发布了一篇名为《MasteringthegameofGowithouthumanknowledge》（不使用人类知识掌握围棋）的论文中，Deepmind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGoZero”，验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域，也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的...
谷歌DeepMind最新的深度生成模型WaveNet将机器语音的表现与人类之间水平的差距至少缩减了50%。原论文链接：WaveNet:AGenerativeModelforRawAudio最近开始研究端到端语音。相关的论文原本准备自己翻译，看到网上已经有翻译...
本文对DeepMind公司几年以来的72篇文章做了简短的解读，对涉及到的知识点进行了汇总，并且为各位爱好者提供了论文的pdf合集（72篇论文合集，通过文章末尾下载地址直接获取）.提出第一个用于深度强化学习的大规模分布式架构（Gorila），只…
全文共2128字，预计学习时长8分钟人工智能技术飞速发展，越来越多曾被认为只有人类才能完成的任务，AI都做出了出色表现，例如执行管理任务，识别面孔，下棋，甚至翻译语言。我们无法否认AI时代的到来带来了许多…
如何评价Deepmind的Nature论文，Alphastar超过99.8%的人类玩家？.“一款名为“AlphaStar”的人工智能程序排名进入即时战略游戏《星际争霸II》前0.2%的人类玩家之列。.一篇发表于《自然》的最新论文，展现了Alp….
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