> Google 翻訳 > > Saturday, June 23, 2018 > 2018年6月23日土曜日 > Google Deep Mind's Bogus AI Patent Filings > Google Deep Mindの●のAI特許提出 > : >ry Google Deep Mind has filed a bunch of patent applications for well-known ry , all or nearly all of which certainly are not their original inventions. >ry 、 Google Deep Mindがよく知られている ry の特許申請 ry 。そのほとんどまたはすべてが確かにオリジナルの発明ではありませ : 0101yamaguti2018/06/29(金) 12:49:01.96ID:kHBj2QJM?2BP(0) >>100 > , for instance: > 。たとえば、 : > 溺ethods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on a computer storage medium, for environment simulation. > "環境シミュレーションのためのコンピュータ記憶媒体上にコード化されたコンピュータプログラムを含む方法、システム、および装置。 > In one aspect, a system comprises a recurrent neural network configured to, at each of a plurality of time steps, receive a preceding action for a preceding time step, > update a preceding initial hidden state of the recurrent neural network from the preceding time step using the preceding action, > update a preceding cell state of the recurrent neural network from the preceding time step using at least the initial hidden state for the time step, > and determine a final hidden state for the time step using the cell state for the time step. > 一態様では、システムは、複数の時間ステップのそれぞれにおいて、先行する時間ステップのための先行するアクションを受信し、 ? > 前の時間ステップから前の時間ステップから先行 ry 備える。 前の時間ステップから先行する初期の隠れた状態を更新するように構成されたリカレントニューラルネットワークを備える。 > 時間ステップのための少なくとも初期隠れ状態を使用して前の時間ステップからリカレントニューラルネットワークの先行セル状態を更新し、 > 時間ステップのセル状態を使用して時間ステップの最終隠れ状態を決定する。 > The system further comprises a decoder neural network configured to > receive the final hidden state for the time step and process the final hidden state to generate a predicted observation characterizing a predicted state of the environment at the time step.” > システムは、時間ステップの最終隠れ状態を受信し、最終隠れ状態を処理して、時間ステップで環境の予測状態を特徴付ける予測観察を生成する ように構成されたデコーダニューラルネットワークをさらに備える。 : > Posted by Benjamin Goertzel > 投稿者 ベンジャミンGoertzel
