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Adam's research goal is to accelerate deep reinforcement learning. A foundational element of this work is to adapt algorithms to better utilize modern computing hardware--chiefly, by developing parallelized techniques using GPU acceleration--to dramatically reduce experiment turnaround times. This will enable further research into improved algorithms and neural network architectures, which in turn may enable learning ever more challenging tasks.
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合作机构
ICML 2020 (2020): 9133-9143
引用189浏览0EI引用
189
0
arxiv(2020)
引用2浏览0EI引用
2
0
arxiv(2019)
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