[DL輪読会]Intrinsic Motivation and Automatic Curricula via Asymmetric Self-Play

>100 Views

March 23, 18

#Deep Learning #Intrinsic Motivation #Automatic Asymmetric Self-Play #ICLR 2018 #Tatsuya Matsushima

スライド概要

2018/02/16
Deep Learning JP:
http://deeplearning.jp/seminar-2/

profile-image
スライド一覧

DL輪読会資料

シェア

またはPlayer版

埋め込む »CMSなどでJSが使えない場合

（ダウンロード不可）

関連スライド

slide-thumbnail

【DL輪読会】KAN: Kolmogorov–Arnold Networks
user-img Deep Learning JP 73.4K
slide-thumbnail

【DL輪読会】Evolutionary Optimization of Model Merging Recipes モデルマージの進化的最適化
user-img Deep Learning JP 53K
slide-thumbnail

【拡散モデル勉強会】拡散モデルの数理
user-img Deep Learning JP 37K
slide-thumbnail

【拡散モデル勉強会】Introduction to Diffusion Models
user-img Deep Learning JP 28.3K
slide-thumbnail

【拡散モデル勉強会】拡散モデルのサンプラーまとめ
user-img Deep Learning JP 24.2K
slide-thumbnail

【DL輪読会】Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
user-img Deep Learning JP 23K
各ページのテキスト
1.

DEEP LEARNING JP [DL Papers] ”Intrinsic Motivation and Automatic Asymmetric Self-Play” (ICLR 2018) Curricula via Tatsuya Matsushima, Matsuo Lab http://deeplearning.jp/ 1

2.

 ���������������������������������������������������������������� ���� • ��������� ������������������ ��������������������������������������� ������������������������ • ������������������������������������ • ���������������������������� – �������������������������������������� �� – ������� • �������������������� 2

3.

 ��������� • ������������������������� – �������������������������� • ��������������������������������� ������ ������������ • ������������������� ������� • ��������������������������������������� 3

4.

 • ����������������������������� • �������������B����� – ���������������������������B�� – ������������������������ ��������������������������������� • ����B�����B�����������B ����������������������������� • ��������������������������������B ���������� 4

5.
[beta] 


()

 
•  (  +HFI)>C
– )#-

• MPK',

 

 +.)O?

– ,*(%&82719)4<:;0ED$/+'
– ,BL',)!653+GD0@"(0NA$J'=)/

5
6.
[beta] 
()
     
• hd9A@?>lv50/8KO9DBE>JY.<1:8wu
•  7op4JY>V&
• [`>qr,1I]>]'3(*9)GkLb

– g-[`9dN9ra#[`8;<JY9iFe)Ux+=7%ra)_X

• !TM\"9wu    

– Vf>521Q9jy9hcmP>t^,#t^RW>wu
–   76@C$@7nZH4sS

6
7.

()     /������������� • ��������������������� • ������������������� – ������������ • ����������������� – ������������������������������������������������������������������������������ – �������������Y�����U������������ �����������������U 7

8.

 • ��������������������� • ���������������������������� – ����������������������������� • !" ��!# ���������� – ������������������������������ • ���������������!# ��!" ��������� ����!" ��!# ���������� 8

9.

 • ��������� – ������������ – �������������� – !" ����������������������� ������������ !# ������������������������ ������!$%& ������������� !# = !$%& − !" ��� )������������������ 9

10.
[beta] 

•   &%$962.

/@4

•   !"#$ &%$!, @4
  ,+?-:&%$!58 0<
– =  ;1"*#()'!3>76



10
11.

  11

12.
[beta] 

3,5+
• B1.9 <0-:=
• 8'4=*>&!"#C<  2
•   ()7%$"#6 A?
– /5+D;

@

12
13.

 %& $#"), -(*!'+ •     •    •   –    –   •    13

14.
[beta] 
 1
    
• RKJIU:ND2C` L`4D!N!_Q3.
• >#<?@>=;6a+e[21930
)3>=;4YG24041$
•  279\Xg'M&-,

– 4H]1>=;&8P5
T"2b*(19
– h4deFW2E+/B#A=cS:
f%^O:ZV*,

14
15.
[beta] 
 2
  
• 62B5<@C!"),-.',=:
– D>A+!-"*83

•    /1 94
• &$(*&%#0;?7

15
16.
[beta] 
 2
 
•   !'9;28! (>G*DCB@
1-341/,"%<AB@')&
.;7:=I?$
•   E#+605*F!
 "1/,H 

16
17.

 3 ����. ��:���������� • ������������� • �������������kd����� • ����(:.���������������������������� – ��������� �����������:�������������:��������������:��:���������������� 17

18.

 3 ����� ������������ • ���������������� – ������������������������������������������ • ������������������ 18

19.

 4 ����� ��������������� • ���������������������� • ��������������������� ���������� – ���������������� • ���������������������� �������������� • �������(����������� – ��������������������� ������������������������������������������� 19

20.

 4      •   20

21.
[beta] 
 5
   
• %($/,C9.-+,#>6!
– 51

2;

8.-+,#6!

@< 

• *'+,*)&0?.-+,#6:!
– 

!>6=4"BD

•   3A=4"#7

21
22.

 5     •  !   ! "#  22

23.
[beta] 
()
• <9:+>



*,"&)2?/

– =6(& 3;@'
– 8.74 0:%#$!-5 1?

&

23
24.
[beta] 

• €rk1‘ƒ*+)S>
– f]@+3;+,h

•  V1o

1‹Op@gz&,>

^!(

– 4.=‰52€y1U|.Œ8(-Y†n

• ~uˆx0'>BCIBŽ_+,>/
–  ..
– Z7=1isp1ˆx €q'>W

'>

• f`0 1[P\>.‚bw!"/+,>6

• ?<>TX1LIM@Rj&,>12’
– GEHJGFD1d02 1„a&c+,/
– l/".:mv1‡e{/Št@&,>?#-2/

•  }Q/10

KCN-2/+)$9A/%

24
25.

 A��������������������������������� • ������������������������������������������ A��������������������������������������������� • ������������������������������������������������������������� A���������������������������������� ���������������������������������� • �������������������������������� A������������������������������������������������������������������������ • �������������������������������� A�������������������������������������������������������������������������������������������� • �������������������������������� 25