Max Jaderberg

@maxjaderberg

Advance Artificial Intelligence

London
যোগদান করেছেন এপ্রিল ২০০৯

টুইট

আপনি @maxjaderberg-কে ব্লক করেছেন

আপনি কি এই টুইটগুলি দেখতে চাওয়ার বিষয়ে নিশ্চিত? টুইটগুলি দেখা হলে @maxjaderberg অবরোধ মুক্ত হবে না।

  1. ৯ জুলাই

    Who's at ICML/AAMAS this week? I will be giving a talk covering our latest Capture the Flag work in the Multi-agent Learning tutorial: Tues 10th 5pm room K21

    পূর্বাবস্থায়
  2. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৪ জুলাই
    পূর্বাবস্থায়
  3. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৩ জুলাই

    Google's DeepMind taught AI teamwork by playing Quake III Arena by

    পূর্বাবস্থায়
  4. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৩ জুলাই

    Very impressive to see high-level, multi-player strategy emerging from pure RL on raw pixels. Could this be how we design game AIs of the future? Cool new work by et al.

    পূর্বাবস্থায়
  5. ৩ জুলাই

    Finally lifting the lid on our latest project at : human-level agents in Quake III Arena Capture the Flag! Check out to read about our new methods for deep RL and in depth analysis of the resulting agents

    পূর্বাবস্থায়
  6. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১৪ জুন

    The Generative Query Network, published today in , learns without human supervision to (1) describe scene elements abstractly, and (2) 'imagine' unobserved parts of the scene by rendering from any camera angle. Blog:

    পূর্বাবস্থায়
  7. ১৫ জুন

    One of our latest papers on how to train ever more complex RL agents with colleagues from

    পূর্বাবস্থায়
  8. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৬ জুন

    Happy to share our latest ICML paper -- work with Wojtek, , , , and others at ! We train large actions spaces and models by introducing simple curricula for RL agents -- mixing of policies + distillation from simpler policies.

    পূর্বাবস্থায়
  9. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২৩ ফেব

    Human social cognition begins with our theory of mind: understanding that others have beliefs, desires, and goals. In Machine Theory of Mind, we present a neural network that advances machine social cognition, learning to model what drives other agents.

    পূর্বাবস্থায়
  10. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২৩ জানু

    Accelerating deep neural networks with tensor decompositions (with and Tensorly)

    পূর্বাবস্থায়
  11. ২৭ নভেম্বর, ২০১৭

    Check out our new paper on Population Based Training! This is a new method for automatically performing online hyperparameter adaptation and model selection by exploiting populations of neural networks

    পূর্বাবস্থায়
  12. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২৭ নভেম্বর, ২০১৭

    Introducing Population Based Training: a new method for automatically performing online hyperparameter adaptation and model selection by exploiting populations of neural networks

    পূর্বাবস্থায়
  13. ৩০ অক্টোবর, ২০১৭

    Synthetic gradients, explained!

    পূর্বাবস্থায়
  14. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১৯ সেপ্টেম্বর, ২০১৭

    Take a look at the brand new website for a first look at the trailer & upcoming screenings:

    পূর্বাবস্থায়
  15. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৭ আগস্ট, ২০১৭

    SEED AI research: A self-learning agent mastering multiple simultaneous actions using deep RL. More info in the games workshop at

    পূর্বাবস্থায়
  16. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৯ আগস্ট, ২০১৭

    Launching StarCraft2 Learning Environment (Linux)! A3C baseline on mini & full game + policies trained on 1M replays.

    পূর্বাবস্থায়
  17. পুনঃ টুইট করেছেন
    ৬ আগস্ট, ২০১৭

    . kick off with their 1st of 19 papers!! ICDR: Intl Conf of DeepMind Research 😁

    পূর্বাবস্থায়
  18. পুনঃ টুইট করেছেন
    ২০ জুলাই, ২০১৭

    Two new papers describe agents that learn to imagine and use their imaginations to make plans. Read our blog:

    পূর্বাবস্থায়
  19. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১৯ জুলাই, ২০১৭

    The LSTM Strikes Back: sub 60 perplexities on LM PTB (single model). All you need is a (well tuned) LSTM :)

    পূর্বাবস্থায়
  20. পুনঃ টুইট করেছেন
    ১০ জুলাই, ২০১৭

    Agents having fun in Parkour! Cool paper from colleagues at DeepMind

    পূর্বাবস্থায়

লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।

টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।

    আপনিও পছন্দ করতে পারেন

    ·