《深度学习在机器人中的应用》前OpenAI科学家与强化学习大牛Pieter Abbeel

【导读】美国时间 12 月 4 日,第 31 届神经信息处理系统大会(Neural Information Processing Systems,NIPS)在美国加州长滩的会展中心正式开幕!今年NIPS2017 邀请前OpenAI 科学家,机器人大神Pieter Abbeel 做了《Deep Learning for Robotics》(深度学习在机器人中应用)报告。今天,专知内容组整理Pieter Abbeel教授讲解的Keynote《Deep Learning for Robotics》分享给大家。文末附slide下载!

▌摘要

报告从人工智能驱动的机器人所面临的各种问题出发,开始详细介绍了多用应用于机器人控制的深度学习技术,比如基本的强化学习、元学习(Meta-Learning)、仿学习(Imitation Learning)和持续学习(Continual Learning)。

NIPS报告:深度学习在机器人中的应用

导言:

▌演讲人介绍

https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/

Pieter Abbeel,加州大学伯克利分校教授,强化学习领域的大牛。Pieter Abbeel 2008年从斯坦福大学博士毕业后,师从百度前首席科学家Andrew Ng(吴恩达),毕业后在加州大学伯克利分校做教授。2016年4月,Abbeel离开伯克利加入OpenAI,从顾问转为全职研究员。而就在上个月Pieter Abbeel正式离职创业,Abbeel即将创办的公司名为Embodied Intelligence。据《纽约时报》称,这家公司将会专注于算法的开发,以使现有的硬件能够在工厂、仓库、家庭等环境下“自主学习完成任务”。Abbeel的新角色将会是Embodied Intelligence的董事长兼首席科学家。

Pieter Abbeel 4年博士期间发表了众多有里程碑意义的学术论文,开启了“学徒学习”这一个崭新的增强学习领域。2011年,Pieter Abbeel 进一步改进了传统增强学习技术中的策略网络技术,通过深度神经网络表达机器人的运动策略,使用策略搜索(Policy Search),实现了机器人叠毛巾的演示:

随后的几年间,Pieter Abbeel进一步做出了更多让人感到惊讶的演示,他们实验室的机器人逐步学会了更多的动作:

▌视频

附上本次报告视频

▌ppt

本文来自企鹅号 - 天大神经工程媒体

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