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在过去几年里，增强处理能力计算机的发展已经导致了机器学习的进步。越来越多的算法利用并行性并依赖分布式训练来处理大量的数据.．.
瑞王
王锐是优步人工智能的高级研究科学家。雷竞技是骗人的他热衷于推动机器学习和人工智能的发展，并将前沿技术与优步更广泛的业务和产品联系起来。他最近在Uber的工作发表在机器学习和人工智能领域的领先国际会议上(ICML, IJCAI, GECCO等)，获得了GECCO 2019年的最佳论文奖，并被Science, Wired, VentureBeat和Quanta Magazine等技术媒体报道。
工程博客文章雷竞技到底好不好用
创建一个雅达利玩代理的动物园来催化对深度强化学习的理解
这项研究是雷竞技是骗人的在谷歌Brain和OpenAI的合作者的宝贵帮助下进行的。
雅达利动物园里一群训练有素的特工。
最近人工智能领域一些最令人兴奋的进展来自深度强化领域.．.
POET:通过成对开放式开拓者无休止地生成日益复杂和多样化的学习环境及其解决方案
杰夫·克伦和肯尼斯·o·斯坦利文章的第二作者。
我们感兴趣的开放性优步AI实验室，因为它提供了完全独立生成多样化且不断扩展的机器学习课程的潜力。拥有大量的.．.
VINE:用于神经进化的开源交互式数据可视化工具
在优步的规模上，机器学习的进步可以显著增强技术，为更安全、更可靠的运输解决方案提供动力。优步人工智能实验室最近宣布的一项进步是d燃灯neuroevolution，其中进化算法，如进化策略.．.
雷竞技是骗人的研究论文
超梯度下降的一阶预处理
t·莫斯科维茨r .王，j .局域网，美国卡普尔，t . Miconi，j . Yosinski，答:拉瓦尔大声回答
标准梯度下降方法容易受到一系列问题的影响，这些问题会阻碍训练，例如高相关性和参数空间中的不同缩放。这些困难可以通过二阶方法解决，即对梯度应用预处理矩阵以提高收敛性。不幸的是，这样的算法通常很难扩展到高维问题，部分原因是特定的预处理条件的计算，如逆Hessian或Fisher信息矩阵是非常昂贵的。我们介绍了一阶预处理(FOP)，这是一种快速、可扩展的方法，它概括了以前关于超梯度下降的工作(Almeida等人，1998;Maclaurin等人，2015;Baydin等人，2017)学习一个只使用一阶信息的预处理矩阵。[…][PDF]
神经信息处理系统研讨会(NeurlPS), 2019
标准梯度下降方法容易受到一系列问题的影响，这些问题会阻碍训练，例如高相关性和参数空间中的不同缩放。这些困难可以通过二阶方法解决，即对梯度应用预处理矩阵以提高收敛性。不幸的是，这样的算法通常很难扩展到高维问题，部分原因是特定的预处理条件的计算，如逆Hessian或Fisher信息矩阵是非常昂贵的。我们介绍了一阶预处理(FOP)，这是一种快速、可扩展的方法，它概括了以前关于超梯度下降的工作(Almeida等人，1998;Maclaurin等人，2015;Baydin等人，2017)学习一个只使用一阶信息的预处理矩阵。[…][PDF]
神经信息处理系统研讨会(NeurlPS), 2019
用深度确定性动态梯度估计Q(s,s’)
答:爱德华兹，希曼舒·萨尼，r·刘，j .挂，a . Jain，r .王，答:Ecoffet，t . Miconi， C.伊斯贝尔，j . Yosinski
在本文中，我们引入了一种新形式的值函数Q(s,s’)，它表示从一个状态s转换到相邻状态s’，然后在此后采取最优行动的效用。为了获得最优策略，我们开发了一个正向动力学模型，学习做出下一个状态预测，使该值最大化。[…][PDF]
机器学习国际研讨会(ICML), 2020
在本文中，我们引入了一种新形式的值函数Q(s,s’)，它表示从一个状态s转换到相邻状态s’，然后在此后采取最优行动的效用。为了获得最优策略，我们开发了一个正向动力学模型，学习做出下一个状态预测，使该值最大化。[…][PDF]
机器学习国际研讨会(ICML), 2020
