�ݺ�ߣshows by User: KihoSuh

�ݺ�ߣshows by User: KihoSuh / http://www.slideshare.net/images/logo.gif �ݺ�ߣshows by User: KihoSuh / Fri, 23 Jun 2017 02:29:18 GMT �ݺ�ߣShare feed for �ݺ�ߣshows by User: KihoSuh [한국어] Multiagent Bidirectional- Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games /slideshow/multiagent-bidirectional-coordinated-nets-for-learning-to-play-starcraft-combat-games/77193305 multiagentbidirectional-coordinatednetsforlearningtoplaystarcraftcombatgames-170623022918
모두의연구소에서 발표한 “Multiagent Bidirectional-Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games” 자료를 공유합니다. 스타크래프트를 시험 시나리오로 사용해서 여러 agent들이 한 팀으로 행동하게 하여 적과 싸워서 이기는게 목적입니다. 그래서 한 팀으로 행동하기 위해서는 communication이 엄청 중요합니다. 수많은 시나리오가 일어날수있는 스타크래프트에서는 확장 가능하면서 효과적인 communication protocol이 필요하고 BiCNet with vectorized extension of actor-critic formulation이라는것을 써서 이것을 해결합니다.]]>
모두의연구소에서 발표한 “Multiagent Bidirectional-Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games” 자료를 공유합니다. 스타크래프트를 시험 시나리오로 사용해서 여러 agent들이 한 팀으로 행동하게 하여 적과 싸워서 이기는게 목적입니다. 그래서 한 팀으로 행동하기 위해서는 communication이 엄청 중요합니다. 수많은 시나리오가 일어날수있는 스타크래프트에서는 확장 가능하면서 효과적인 communication protocol이 필요하고 BiCNet with vectorized extension of actor-critic formulation이라는것을 써서 이것을 해결합니다.]]> Fri, 23 Jun 2017 02:29:18 GMT /slideshow/multiagent-bidirectional-coordinated-nets-for-learning-to-play-starcraft-combat-games/77193305 KihoSuh@slideshare.net(KihoSuh) [한국어] Multiagent Bidirectional- Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games KihoSuh 모두의연구소에서 발표한 “Multiagent Bidirectional-Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games” 자료를 공유합니다. 스타크래프트를 시험 시나리오로 사용해서 여러 agent들이 한 팀으로 행동하게 하여 적과 싸워서 이기는게 목적입니다. 그래서 한 팀으로 행동하기 위해서는 communication이 엄청 중요합니다. 수많은 시나리오가 일어날수있는 스타크래프트에서는 확장 가능하면서 효과적인 communication protocol이 필요하고 BiCNet with vectorized extension of actor-critic formulation이라는것을 써서 이것을 해결합니다. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/multiagentbidirectional-coordinatednetsforlearningtoplaystarcraftcombatgames-170623022918-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> 모두의연구소에서 발표한 “Multiagent Bidirectional-Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games” 자료를 공유합니다. 스타크래프트를 시험 시나리오로 사용해서 여러 agent들이 한 팀으로 행동하게 하여 적과 싸워서 이기는게 목적입니다. 그래서 한 팀으로 행동하기 위해서는 communication이 엄청 중요합니다. 수많은 시나리오가 일어날수있는 스타크래프트에서는 확장 가능하면서 효과적인 communication protocol이 필요하고 BiCNet with vectorized extension of actor-critic formulation이라는것을 써서 이것을 해결합니다.

[한국어] Multiagent Bidirectional- Coordinated Nets for Learning to Play StarCraft Combat Games from Kiho Suh

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0 Neural Turing Machine /slideshow/neural-turing-machine-77087607/77087607 neuralturingmachine-170619225226
#PR12 #6번째논문 #Neural_Turing_Machine 제가 발표한 논문은 Neural Turing Machine입니다. Neural network와 memory가 나누어져 있고요 알고리즘을 학습하는 구조입니다. video in korean: https://www.youtube.com/watch?v=2wbDiZCWQtY&t=1071s]]>
#PR12 #6번째논문 #Neural_Turing_Machine 제가 발표한 논문은 Neural Turing Machine입니다. Neural network와 memory가 나누어져 있고요 알고리즘을 학습하는 구조입니다. video in korean: https://www.youtube.com/watch?v=2wbDiZCWQtY&t=1071s]]> Mon, 19 Jun 2017 22:52:26 GMT /slideshow/neural-turing-machine-77087607/77087607 KihoSuh@slideshare.net(KihoSuh) Neural Turing Machine KihoSuh #PR12 #6번째논문 #Neural_Turing_Machine 제가 발표한 논문은 Neural Turing Machine입니다. Neural network와 memory가 나누어져 있고요 알고리즘을 학습하는 구조입니다. video in korean: https://www.youtube.com/watch?v=2wbDiZCWQtY&t=1071s <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/neuralturingmachine-170619225226-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> #PR12 #6번째논문 #Neural_Turing_Machine 제가 발표한 논문은 Neural Turing Machine입니다. Neural network와 memory가 나누어져 있고요 알고리즘을 학습하는 구조입니다. video in korean: https://www.youtube.com/watch?v=2wbDiZCWQtY&t=1071s

Neural Turing Machine from Kiho Suh

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0 [한국어] Neural Architecture Search with Reinforcement Learning /slideshow/neural-architecture-search-with-reinforcement-learning-76883153/76883153 nas-170612232020
모두의연구소에서 발표했던 “Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”이라는 논문발표 자료를 공유합니다. 머신러닝 개발 업무중 일부를 자동화하는 구글의 AutoML이 뭘하려는지 이 논문을 통해 잘 보여줍니다. 이 논문에서는 딥러닝 구조를 만드는 딥러닝 구조에 대해서 설명합니다. 800개의 GPU를 혹은 400개의 CPU를 썼고 State of Art 혹은 State of Art 바로 아래이지만 더 빠르고 더 작은 네트워크를 이것을 통해 만들었습니다. 이제 Feature Engineering에서 Neural Network Engineering으로 페러다임이 변했는데 이것의 첫 시도 한 논문입니다. ]]>
모두의연구소에서 발표했던 “Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”이라는 논문발표 자료를 공유합니다. 머신러닝 개발 업무중 일부를 자동화하는 구글의 AutoML이 뭘하려는지 이 논문을 통해 잘 보여줍니다. 이 논문에서는 딥러닝 구조를 만드는 딥러닝 구조에 대해서 설명합니다. 800개의 GPU를 혹은 400개의 CPU를 썼고 State of Art 혹은 State of Art 바로 아래이지만 더 빠르고 더 작은 네트워크를 이것을 통해 만들었습니다. 이제 Feature Engineering에서 Neural Network Engineering으로 페러다임이 변했는데 이것의 첫 시도 한 논문입니다. ]]> Mon, 12 Jun 2017 23:20:20 GMT /slideshow/neural-architecture-search-with-reinforcement-learning-76883153/76883153 KihoSuh@slideshare.net(KihoSuh) [한국어] Neural Architecture Search with Reinforcement Learning KihoSuh 모두의연구소에서 발표했던 “Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”이라는 논문발표 자료를 공유합니다. 머신러닝 개발 업무중 일부를 자동화하는 구글의 AutoML이 뭘하려는지 이 논문을 통해 잘 보여줍니다. 이 논문에서는 딥러닝 구조를 만드는 딥러닝 구조에 대해서 설명합니다. 800개의 GPU를 혹은 400개의 CPU를 썼고 State of Art 혹은 State of Art 바로 아래이지만 더 빠르고 더 작은 네트워크를 이것을 통해 만들었습니다. 이제 Feature Engineering에서 Neural Network Engineering으로 페러다임이 변했는데 이것의 첫 시도 한 논문입니다. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nas-170612232020-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> 모두의연구소에서 발표했던 “Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”이라는 논문발표 자료를 공유합니다. 머신러닝 개발 업무중 일부를 자동화하는 구글의 AutoML이 뭘하려는지 이 논문을 통해 잘 보여줍니다. 이 논문에서는 딥러닝 구조를 만드는 딥러닝 구조에 대해서 설명합니다. 800개의 GPU를 혹은 400개의 CPU를 썼고 State of Art 혹은 State of Art 바로 아래이지만 더 빠르고 더 작은 네트워크를 이것을 통해 만들었습니다. 이제 Feature Engineering에서 Neural Network Engineering으로 페러다임이 변했는데 이것의 첫 시도 한 논문입니다.

[한국어] Neural Architecture Search with Reinforcement Learning from Kiho Suh

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0 [한국어] Safe Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving /KihoSuh/safe-multiagent-reinforcement-learning-for-autonomouse-driving safemultiagentrlforautonomousedriving4-170508165059
모두의연구소에서 “Safe, Multi-agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving”이라는 논문을 발표한 자료를 공유합니다. 3월에 Intel에 $15.3 billion(우리나라 돈으로 약 17조원)에 인수된 Mobileye라는 이스라엘 회사의 CEO, VP of Engineering이 쓴 논문입니다. 그리고 얼마전에 Reddit에서 핫이슈가 된 논문인 “Failures of Deep Learning”을 발표한 분들이기도 하고요. 이 논문에서 풀어보자 하는것은 “사람처럼 운전하기” 입니다. 운전은 “multi-agent” game이고 도로에서 다른 agent들은 사람이기 때문에 자율주행자동차가 사람처럼 운전을 해야만 합니다. 운전은 multi-agnet이고 엄청난 양의 가능한 시니라오가 있어서 Markov Assumption이 성립이 안되어서 Imitation Learning, Policy Gradient without Markovity, 그리고 심지어 좀 고전적인(?) 방법인 dynamic programming까지 같이 써서 이 논문의 문제를 풀어봅니다. ]]>
모두의연구소에서 “Safe, Multi-agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving”이라는 논문을 발표한 자료를 공유합니다. 3월에 Intel에 $15.3 billion(우리나라 돈으로 약 17조원)에 인수된 Mobileye라는 이스라엘 회사의 CEO, VP of Engineering이 쓴 논문입니다. 그리고 얼마전에 Reddit에서 핫이슈가 된 논문인 “Failures of Deep Learning”을 발표한 분들이기도 하고요. 이 논문에서 풀어보자 하는것은 “사람처럼 운전하기” 입니다. 운전은 “multi-agent” game이고 도로에서 다른 agent들은 사람이기 때문에 자율주행자동차가 사람처럼 운전을 해야만 합니다. 운전은 multi-agnet이고 엄청난 양의 가능한 시니라오가 있어서 Markov Assumption이 성립이 안되어서 Imitation Learning, Policy Gradient without Markovity, 그리고 심지어 좀 고전적인(?) 방법인 dynamic programming까지 같이 써서 이 논문의 문제를 풀어봅니다. ]]> Mon, 08 May 2017 16:50:59 GMT /KihoSuh/safe-multiagent-reinforcement-learning-for-autonomouse-driving KihoSuh@slideshare.net(KihoSuh) [한국어] Safe Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving KihoSuh 모두의연구소에서 “Safe, Multi-agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving”이라는 논문을 발표한 자료를 공유합니다. 3월에 Intel에 $15.3 billion(우리나라 돈으로 약 17조원)에 인수된 Mobileye라는 이스라엘 회사의 CEO, VP of Engineering이 쓴 논문입니다. 그리고 얼마전에 Reddit에서 핫이슈가 된 논문인 “Failures of Deep Learning”을 발표한 분들이기도 하고요. 이 논문에서 풀어보자 하는것은 “사람처럼 운전하기” 입니다. 운전은 “multi-agent” game이고 도로에서 다른 agent들은 사람이기 때문에 자율주행자동차가 사람처럼 운전을 해야만 합니다. 운전은 multi-agnet이고 엄청난 양의 가능한 시니라오가 있어서 Markov Assumption이 성립이 안되어서 Imitation Learning, Policy Gradient without Markovity, 그리고 심지어 좀 고전적인(?) 방법인 dynamic programming까지 같이 써서 이 논문의 문제를 풀어봅니다. <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/safemultiagentrlforautonomousedriving4-170508165059-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds" /><br> 모두의연구소에서 “Safe, Multi-agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving”이라는 논문을 발표한 자료를 공유합니다. 3월에 Intel에 $15.3 billion(우리나라 돈으로 약 17조원)에 인수된 Mobileye라는 이스라엘 회사의 CEO, VP of Engineering이 쓴 논문입니다. 그리고 얼마전에 Reddit에서 핫이슈가 된 논문인 “Failures of Deep Learning”을 발표한 분들이기도 하고요. 이 논문에서 풀어보자 하는것은 “사람처럼 운전하기” 입니다. 운전은 “multi-agent” game이고 도로에서 다른 agent들은 사람이기 때문에 자율주행자동차가 사람처럼 운전을 해야만 합니다. 운전은 multi-agnet이고 엄청난 양의 가능한 시니라오가 있어서 Markov Assumption이 성립이 안되어서 Imitation Learning, Policy Gradient without Markovity, 그리고 심지어 좀 고전적인(?) 방법인 dynamic programming까지 같이 써서 이 논문의 문제를 풀어봅니다.

[한국어] Safe Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Driving from Kiho Suh

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