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Toute l’actualité IA d’Openai

  • Competitive self-play

    11 Mai
  • Nonlinear computation in deep linear networks

    11 Mai
  • Learning to model other minds

    11 Mai
  • Learning with opponent-learning awareness

    11 Mai
  • OpenAI Baselines: ACKTR & A2C

    11 Mai
  • More on Dota 2

    11 Mai
  • Dota 2

    11 Mai
  • Gathering human feedback

    11 Mai
  • Better exploration with parameter noise

    11 Mai
  • Proximal Policy Optimization

    11 Mai
  • Robust adversarial inputs

    11 Mai
  • Hindsight Experience Replay

    11 Mai
  • Teacher–student curriculum learning

    11 Mai
  • Faster physics in Python

    11 Mai
  • Learning from human preferences

    11 Mai
  • Learning to cooperate, compete, and communicate

    11 Mai
  • UCB exploration via Q-ensembles

    11 Mai
  • OpenAI Baselines: DQN

    11 Mai
  • Robots that learn

    11 Mai
  • Roboschool

    11 Mai
  • Equivalence between policy gradients and soft Q-learning

    11 Mai
  • Stochastic Neural Networks for hierarchical reinforcement learning

    11 Mai
  • Unsupervised sentiment neuron

    11 Mai
  • Spam detection in the physical world

    11 Mai
  • Evolution strategies as a scalable alternative to reinforcement learning

    11 Mai
  • One-shot imitation learning

    11 Mai
  • Distill

    11 Mai
  • Learning to communicate

    11 Mai
  • Emergence of grounded compositional language in multi-agent populations

    11 Mai
  • Prediction and control with temporal segment models

    11 Mai
  • Third-person imitation learning

    11 Mai
  • Attacking machine learning with adversarial examples

    11 Mai
  • Adversarial attacks on neural network policies

    11 Mai
  • Team update

    11 Mai
  • PixelCNN++: Improving the PixelCNN with discretized logistic mixture likelihood and other modifications

    11 Mai
  • Faulty reward functions in the wild

    11 Mai
  • Universe

    11 Mai
  • OpenAI and Microsoft

    11 Mai
  • #Exploration: A study of count-based exploration for deep reinforcement learning

    11 Mai
  • On the quantitative analysis of decoder-based generative models

    11 Mai
  • A connection between generative adversarial networks, inverse reinforcement learning, and energy-based models

    11 Mai
  • RL²: Fast reinforcement learning via slow reinforcement learning

    11 Mai
  • Variational lossy autoencoder

    11 Mai
  • Extensions and limitations of the neural GPU

    11 Mai
  • Semi-supervised knowledge transfer for deep learning from private training data

    11 Mai
  • Report from the self-organizing conference

    11 Mai
  • Transfer from simulation to real world through learning deep inverse dynamics model

    11 Mai
  • Infrastructure for deep learning

    11 Mai
  • Machine Learning Unconference

    11 Mai
  • Team update

    11 Mai
  • Special projects

    11 Mai
  • Concrete AI safety problems

    11 Mai
  • OpenAI technical goals

    11 Mai
  • Generative models

    11 Mai
  • Adversarial training methods for semi-supervised text classification

    11 Mai
  • Team update

    11 Mai
  • OpenAI Gym Beta

    11 Mai
  • Welcome, Pieter and Shivon!

    11 Mai
  • Team++

    11 Mai
  • Weight normalization: A simple reparameterization to accelerate training of deep neural networks

    11 Mai
  • Introducing OpenAI

    11 Mai

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