跳转到页脚
首页 作者 Jiale Zhi的帖子

佳乐智

佳乐智
2博雷竞技到底好不好用客文章 2研雷竞技是骗人的究论文
zhijiale是Uber AI的高级软件工程师。他的兴趣领域是分布式计算、大数据、科学计算、进化计算和强化学习。他还对机器学习在传统软件工程中的实际应用感兴趣。他是Fiber项目的创建者,这是一个用于大规模并行计算应用的可扩展分布式框架。在优步人工智能之前,他是优步edge团队的技术主管,该团队负责管理优步的全球移动网络流量和路由。

工程博客文章雷竞技到底好不好用

光纤:AI的分布式计算变得简单

光纤:AI的分布式计算变得简单

项目主页:GitHub

在过去的几年里,提高处理能力计算机器的发展导致了机器学习的进步。越来越多的算法利用并行性,依赖分布式训练来处理大量的数据

增强诗人:通过无限的学习挑战和解决方案的发明,无限的强化学习

0
增强诗人:通过无限的学习挑战和解决方案的发明,无限的强化学习

杰夫·克伦和肯尼斯·斯坦利是这项研究的资深合著者我们的相关研究论文雷竞技是骗人的

机器学习(ML)能力许多技术服务支撑优步平台,我们投资于推进基础ML研究和参与雷竞技是骗人的

雷竞技是骗人的研究论文

纤维:一个高效开发和分布式培训的平台,用于强化学习和基于人群的方法

j .智,r .王,Clune j .,k·斯坦利
随着计算量的不断增加,机器学习的最新进展也不断取得进展。强化学习(RL)和基于人群的方法尤其对底层分布式计算框架的效率和灵活性提出了独特的挑战。这些挑战包括与模拟的频繁交互,对动态扩展的需求,以及对低采用成本和跨不同后端一致性的用户界面的需求。在本文中,我们通过引入Fiber来解决这些挑战,同时在研究和实际应用中保持开发效率和灵活性。Fiber是一个可扩展的分布式计算框架,用于RL和基于人口的方法。雷竞技是骗人的[…][PDF]
arXiv

增强诗人:通过无限的学习挑战和解决方案的发明,无限的强化学习

r .王,j·雷曼,答:拉瓦尔大声回答,j .智,y李,Clune j .,k·斯坦利
创建开放的算法,产生它们自己的无穷无尽的新奇且具有适当挑战性的学习机会,可能有助于自动化并加速机器学习的进展。在这个方向上,最近的一个步骤是配对开放式开拓者(POET),这是一种生成并解决自己挑战的算法,并允许解决方案在挑战之间进行目标切换,以避免局部最优。在此,我们介绍并验证了原始算法的两个新创新,以及两个旨在帮助阐明其全部潜力的外部创新。[…][PDF]
机器学习国际会议(ICML), 2020

受欢迎的文章