百度AI|总长超200公里！中关村52条自动驾驶测试路开放丨一周AI新闻( 二 )

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国外的研究团队开发了一种基于人工智能的新算法，其可以通过深度学习的方法恢复严重退化的老照片。
这项新技术则提出了一种利用真实照片和大量合成图像对新的三重域平移网络。具体来说，研究团队训练了两个变分自编码器（VAE），它们分别将旧照片和干净照片转换为两个隐空间。而这两个隐空间之间的转换可以通过合成配对数据来学习。
https://smart.huanqiu.com/article/3yqZCOzjvFd
动态环境的强化学习斯坦福大学 AI 研究人员介绍 LILAC
「为新算法点赞」

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【百度AI|总长超200公里！中关村52条自动驾驶测试路开放丨一周AI新闻】斯坦福大学 AI 实验室（SAIL）的研究人员设计了一种可以处理随时间变化的数据和环境，其性能优于某些强化学习的领先方法—— LILAC 。它使用潜在变量模型和最大熵策略来利用过去的经验来在动态环境中提高采样效率和性能。
LILAC 的相关论文中写道：“在各种具有非平稳性的具有挑战性的连续控制任务上，我们观察到，与最新的强化学习方法相比，我们的方法可以带来实质性的改进。 ”
https://venturebeat.com/2020/07/01/stanford-ai-researchers-introduce-lilac-reinforcement-learning-for-dynamic-environments/

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