HoME: a Household Multimodal Environment
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
HoME: a Household Multimodal Environment
Auteur(s) :
Brodeur, Simon [Auteur]
Université de Sherbrooke [UdeS]
Perez, Ethan [Auteur]
Rice University [Houston]
Université de Montréal [UdeM]
Anand, Ankesh [Auteur]
Université de Montréal [UdeM]
Golemo, Florian [Auteur]
Flowing Epigenetic Robots and Systems [Flowers]
Université de Montréal [UdeM]
Celotti, Luca [Auteur]
Université de Sherbrooke [UdeS]
Strub, Florian [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Sequential Learning [SEQUEL]
Université de Montréal [UdeM]
Rouat, Jean [Auteur]
Université de Sherbrooke [UdeS]
Larochelle, Hugo [Auteur]
Google Brain
Courville, Aaron [Auteur]
Université de Montréal [UdeM]
Université de Sherbrooke [UdeS]
Perez, Ethan [Auteur]
Rice University [Houston]
Université de Montréal [UdeM]
Anand, Ankesh [Auteur]
Université de Montréal [UdeM]
Golemo, Florian [Auteur]
Flowing Epigenetic Robots and Systems [Flowers]
Université de Montréal [UdeM]
Celotti, Luca [Auteur]
Université de Sherbrooke [UdeS]
Strub, Florian [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Sequential Learning [SEQUEL]
Université de Montréal [UdeM]
Rouat, Jean [Auteur]
Université de Sherbrooke [UdeS]
Larochelle, Hugo [Auteur]
Google Brain
Courville, Aaron [Auteur]
Université de Montréal [UdeM]
Titre de la manifestation scientifique :
NIPS 2017's Visually-Grounded Interaction and Language Workshop
Ville :
Long Beach
Pays :
Etats-Unis d'Amérique
Date de début de la manifestation scientifique :
2017-12-08
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Réseau de neurones [cs.NE]
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Computer Science [cs]/Operations Research [math.OC]
Informatique [cs]/Son [cs.SD]
Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Computer Science [cs]/Operations Research [math.OC]
Informatique [cs]/Son [cs.SD]
Résumé en anglais : [en]
We introduce HoME: a Household Multimodal Environment for artificial agents to learn from vision, audio, semantics, physics, and interaction with objects and other agents, all within a realistic context. HoME integrates ...
Lire la suite >We introduce HoME: a Household Multimodal Environment for artificial agents to learn from vision, audio, semantics, physics, and interaction with objects and other agents, all within a realistic context. HoME integrates over 45,000 diverse 3D house layouts based on the SUNCG dataset, a scale which may facilitate learning, generalization, and transfer. HoME is an open-source, OpenAI Gym-compatible platform extensible to tasks in reinforcement learning, language grounding, sound-based navigation, robotics, multi-agent learning, and more. We hope HoME better enables artificial agents to learn as humans do: in an interactive, multimodal, and richly contextualized setting.Lire moins >
Lire la suite >We introduce HoME: a Household Multimodal Environment for artificial agents to learn from vision, audio, semantics, physics, and interaction with objects and other agents, all within a realistic context. HoME integrates over 45,000 diverse 3D house layouts based on the SUNCG dataset, a scale which may facilitate learning, generalization, and transfer. HoME is an open-source, OpenAI Gym-compatible platform extensible to tasks in reinforcement learning, language grounding, sound-based navigation, robotics, multi-agent learning, and more. We hope HoME better enables artificial agents to learn as humans do: in an interactive, multimodal, and richly contextualized setting.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
- http://arxiv.org/pdf/1711.11017
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- 1711.11017
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