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標(biāo)簽 > 強化學(xué)習(xí)
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對NAS任務(wù)中強化學(xué)習(xí)的效率進行深入思考
在一些情況下,我們會用策略函數(shù)(policy, 總得分,也就是搭建的網(wǎng)絡(luò)在測試集上的精度(accuracy),通過強化學(xué)習(xí)(Reinforcement ...
2019-01-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 5363 0
深思考人工智能SMP2018特定域任務(wù)型人機對話在線評測技術(shù)報告
對話管理模塊的決策器中采用了深度強化學(xué)習(xí)Deep Reinforcement Learning中的Deep Q Learning算法來訓(xùn)練一個最佳上下文...
2018-08-06 標(biāo)簽:人工智能人機對話強化學(xué)習(xí) 5304 0
多智體深度強化學(xué)習(xí)研究中首次將概率遞歸推理引入AI的學(xué)習(xí)過程
在傳統(tǒng)的多智體學(xué)習(xí)過程當(dāng)中,有研究者在對其他智能體建模 (也即“對手建?!? opponent modeling) 時使用了遞歸推理,但由于算法復(fù)雜和計...
2019-03-05 標(biāo)簽:AI智能體強化學(xué)習(xí) 5275 0
DeepMind開源了一個內(nèi)部強化學(xué)習(xí)庫TRFL
TRFL庫包含實現(xiàn)經(jīng)典RL算法以及更前沿技術(shù)的許多函數(shù)。這里提供的損失函數(shù)和其他操作是在純TensorFlow中實現(xiàn)的。它們不是完整的算法,而是在構(gòu)建功...
2018-10-19 標(biāo)簽:智能體強化學(xué)習(xí)DeepMind 5252 0
虛擬到現(xiàn)實的翻譯網(wǎng)絡(luò)如何滿足自動駕駛要求?
虛擬到現(xiàn)實的翻譯網(wǎng)絡(luò),可以將虛擬駕駛模擬器中生成的虛擬場景翻譯成真實場景,來進行強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
2018-08-16 標(biāo)簽:自動駕駛強化學(xué)習(xí) 5246 0
通俗的講,就是當(dāng)一個小孩學(xué)習(xí)有迷?;蚶Щ髸r,如果老師發(fā)現(xiàn)小孩方法或思路正確,就給他(她)正反饋(獎勵或鼓勵);否則就給他(她)負反饋(教訓(xùn)或懲罰),激勵...
2018-06-26 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 5207 0
整個DeepMimic所需要的input分為三部分:一個被稱為Character的Agent模型;希望Agent學(xué)習(xí)的參考動作(reference mo...
2018-10-19 標(biāo)簽:AI智能體強化學(xué)習(xí) 5163 0
基于TensorFlow的開源強化學(xué)習(xí)框架 Dopamine
對于新的研究人員來說,能夠根據(jù)既定方法快速對其想法進行基準(zhǔn)測試非常重要。因此,我們?yōu)?Arcade 學(xué)習(xí)環(huán)境支持的 60 個游戲提供四個智能體的完整培訓(xùn)...
2018-08-31 標(biāo)簽:智能體強化學(xué)習(xí)TensorFlow 5138 0
我們利用觸覺信息的顯著表示,來指導(dǎo)虛擬人物穿衣的過程,并將其用于獎勵函數(shù)中,在訓(xùn)練期間提供明確的學(xué)習(xí)信號。我們發(fā)現(xiàn),為了學(xué)習(xí)涉及各種穿衣操作技能的長時間...
2018-11-08 標(biāo)簽:機器人強化學(xué)習(xí)AI技術(shù) 5122 0
如何構(gòu)建強化學(xué)習(xí)模型來訓(xùn)練無人車算法
本文作者通過簡單的方式構(gòu)建了強化學(xué)習(xí)模型來訓(xùn)練無人車算法,可以為初學(xué)者提供快速入門的經(jīng)驗。
2018-11-12 標(biāo)簽:無人車強化學(xué)習(xí) 5111 0
生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN,正在成為新的“深度學(xué)習(xí)”
生成對抗網(wǎng)絡(luò)由一個生成網(wǎng)絡(luò)(Generator)與一個判別網(wǎng)絡(luò)(Discriminator)組成。生成網(wǎng)絡(luò)從潛在空間(latent space)中隨機采...
2018-06-11 標(biāo)簽:GAN深度學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 5105 0
AI核心領(lǐng)域——強化學(xué)習(xí)的缺陷
前段時間,OpenAI的游戲機器人在Dota2的比賽中贏了人類的5人小組,取得了團隊勝利,是強化學(xué)習(xí)攻克的又一游戲里程碑。
2018-07-13 標(biāo)簽:ai強化學(xué)習(xí) 5094 0
基于記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過利用長時間記憶信息的能力來建模時序數(shù)據(jù)
我們在一組監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)任務(wù)中測試RMC。值得注意的是N?? Farthest的任務(wù)和語言建模。在前者中,解決方案需要顯式的關(guān)系推理,因為模型必須對...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強化學(xué)習(xí) 5091 0
基于多智能體深度強化學(xué)習(xí)的體系任務(wù)分配方法
為了應(yīng)對在未來復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境下,由于通信受限等原因?qū)е碌募惺經(jīng)Q策模式難以實施的情況,提出了一個基于多智能體深度強化學(xué)習(xí)方法的分布式作戰(zhàn)體系任務(wù)分配算法...
2023-05-18 標(biāo)簽:通信函數(shù)強化學(xué)習(xí) 5087 0
DeepMind和OpenAI攻克蒙特祖瑪?shù)膹?fù)仇并沒有看上去意義那么重大
在這篇文章中,我想討論的是,這些方法是為了解決蒙特祖瑪?shù)膹?fù)仇游戲的第一個關(guān)卡,以及為什么在游戲環(huán)境以及Deep RL的長期目標(biāo)中,這些方法并沒有看上去意...
2018-07-24 標(biāo)簽:智能體強化學(xué)習(xí) 5087 0
利用強化學(xué)習(xí)探索多巴胺對學(xué)習(xí)的作用
當(dāng)我們使用虛擬的計算機屏幕和隨機選擇的圖像來模擬一個非常相似的測試時,我們發(fā)現(xiàn),我們的“元強化學(xué)習(xí)智能體”(meta-RL agent)似乎是以類似于H...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI強化學(xué)習(xí) 4951 0
伯克利RISELab推出了多主體強化學(xué)習(xí)包Ray RLlib 0.6.0
在緩解交通擁堵方面,只需要控制極少量自動駕駛車輛的速度,就能大幅度提高交通流的效率。多主體強化學(xué)習(xí)就可以用于這樣的場景,在混合駕駛的情況下我們暫時無法通...
2018-12-17 標(biāo)簽:智能體強化學(xué)習(xí) 4930 0
AlphaZero繼承了AlphaGo Zero的算法設(shè)置和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等,但兩者也有諸多不同之處。比如圍棋中很少會出現(xiàn)平局的情況,因此AlphaGo Ze...
2018-12-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法強化學(xué)習(xí) 4829 0
Ravi Munde利用強化學(xué)習(xí),實現(xiàn)了對Dino Run的控制
捕捉到的原始圖像的分辨率為 600x150,具有 3 通道(RGB)。我們打算使用 4 個連續(xù)的屏幕截圖作為模型的單個輸入,這使得我們單個輸入的尺寸為 ...
2018-05-29 標(biāo)簽:人工智能強化學(xué)習(xí) 4806 0
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