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      標簽　>　強化學習

      強化學習

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      文章：225個 瀏覽：11554次 帖子：1個

      強化學習技術

      DeepMind開源了一個內(nèi)部強化學習庫TRFL

      TRFL庫包含實現(xiàn)經(jīng)典RL算法以及更前沿技術的許多函數(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，而是在構建功...

      2018-10-19 標簽：智能體強化學習DeepMind 5252 0

      基于強化學習的自動駕駛預測控制技術

      基于強化學習的自動駕駛預測控制技術

      隨著外部傳感、運動規(guī)劃和車輛控制等方面取得顯著的成果，自動駕駛汽車的自主創(chuàng)新能夠很好地幫助車輛在預先設定的場景下獨立運行。

      2018-10-08 標簽：自動駕駛強化學習 6736 0

      南大AI用分層強化學習，一天時間單機訓練擊敗《星際爭霸2》內(nèi)置AI

      南大AI用分層強化學習，一天時間單機訓練擊敗《星際爭霸2》內(nèi)置AI

      并且在以往的研究中，重點往往放在對游戲局部信息的處理上，主要分為微操和宏操。例如在游戲開局前，預先設定好雙方兵力的數(shù)量，只需對這些兵力進行把控，便可取得...

      2018-09-28 標簽：AI強化學習 1.0萬 0

      在AI技術的幫助下，讓滑翔機學會這項非凡的本事

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      在我們可以真正使用AI控制的熱氣流滑翔機進行實際應用之前，還有很多工作要做。這只是鳥類輔助自身飛行的氣流中的一種。換句話說：僅僅因為AI可以駕馭熱氣流，...

      2018-10-04 標簽：AI機器學習強化學習 2496 0

      一種能和OpenAI gym相比的環(huán)境，用來訓練Unity模擬器中的Donkey Car

      Donkey Car是一種為模型車開源的DIY自動駕駛平臺，它利用一個帶有相機的樹莓派單片機，讓模型車可在賽道上自動駕駛，Donkey Car會學習你的...

      2018-09-16 標簽：計算機視覺自動駕駛強化學習 7541 0

      用PopArt進行多任務深度強化學習

      按照以往的做法，如果研究人員要用強化學習算法對獎勵進行剪枝，以此克服獎勵范圍各不相同的問題，他們首先會把大的獎勵設為+1，小的獎勵為-1，然后對預期獎勵...

      2018-09-16 標簽：人工智能智能體強化學習 5987 0

      AutoML模型壓縮技術，利用強化學習將壓縮流程自動化

      “Cloud AutoML 產(chǎn)品設計讓機器學習的過程變得更簡單，讓即便沒有機器學習經(jīng)驗的人也可以享受機器學習帶來的益處。盡管AutoML有很大的進步，這...

      2018-09-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習強化學習 5505 0

      基于目標圖像的視覺強化學習算法，讓機器人可以同時學習多個任務

      強化學習是一種訓練主體最大化獎勵的學習機制，對于目標條件下的強化學習來說可以將獎勵函數(shù)設為當前狀態(tài)與目標狀態(tài)之間距離的反比函數(shù)，那么最大化獎勵就對應著最...

      2018-09-24 標簽：機器人算法強化學習 7309 0

      在強化學習的表示空間中引入規(guī)劃能力的思路

      在強化學習的表示空間中引入規(guī)劃能力的思路

      在涉及計算路徑的每一個步驟（不管是在r-空間還是在s-空間），我們都可以使用范圍廣泛的技術，包括基于優(yōu)化的技術（TrajOpt），基于搜索的技術（RRT...

      2018-09-06 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯強化學習 2782 0

      深度強化學習將如何控制機械臂的靈活動作

      直接的強化學習方法很有吸引力，它無需過多假設，而且能自動掌握很多技能。由于這種方法除了建立函數(shù)無需其他信息，所以很容易在改進后的環(huán)境中重新學習技能，例如...

      2018-09-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機械臂強化學習 1.0萬 0

      基于TensorFlow的開源強化學習框架 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測試非常重要。因此，我們?yōu)?Arcade 學習環(huán)境支持的 60 個游戲提供四個智能體的完整培訓...

      2018-08-31 標簽：智能體強化學習TensorFlow 5138 0

      盤點新一代人工智能領域十大最具成長性技術

      近日，中國電子學會依據(jù)國家出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020年）》等一系列政策規(guī)劃。

      2018-08-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能強化學習 3758 0

      使用新的機器學習技術, 通過減少治療膠質(zhì)母細胞瘤過程中毒性化療和放療的劑量

      然而，研究人員還必須確保該模型不僅僅為了最大療效而給出最大的劑量。任何時候模型選擇給予全部劑量時，它就會受到懲罰，因此它會選擇更少、更小的劑量。 “如果...

      2018-08-24 標簽：模型機器學習強化學習 2790 0

      強化學習和監(jiān)督式學習, 非監(jiān)督式學習的區(qū)別

      強化學習和監(jiān)督式學習, 非監(jiān)督式學習的區(qū)別

      而這時，強化學習會在沒有任何標簽的情況下，通過先嘗試做出一些行為得到一個結果，通過這個結果是對還是錯的反饋，調(diào)整之前的行為，就這樣不斷的調(diào)整，算法能夠?qū)W...

      2018-08-21 標簽：機器學習強化學習 2.1萬 0

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      我們的思路是，將內(nèi)在獎勵表示為預測agent在當前狀態(tài)下的行為后果時出現(xiàn)的錯誤，即agent學習的前向動態(tài)的預測誤差。我們徹底調(diào)查了54種環(huán)境中基于動力...

      2018-08-20 標簽：agent強化學習 1.2萬 0

      分類問題訓練的GAP-CNN在目標定位方面的能力

      在最早提出GAP層的網(wǎng)中網(wǎng)（Network in Network）架構中，最后的最大池化層的輸出傳入GAP層，GAP層生成一個向量，向量的每一項表示分類...

      2018-08-20 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類強化學習 7594 0

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      虛擬到現(xiàn)實的翻譯網(wǎng)絡，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，來進行強化學習訓練。

      2018-08-16 標簽：自動駕駛強化學習 5246 0

      總結可微圖像參數(shù)表示的最新進展

      可微圖像參數(shù)表示邀請我們提出了這樣一個問題：“反向傳播通過的是什么樣的圖像生成過程？”答案是相當多樣的過程，其中一些奇異的可能性，可以創(chuàng)造多種多樣的有趣...

      2018-08-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像強化學習 4068 0

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      具體來說，我們提出一種用于設計移動端的CNN模型的自動神經(jīng)結構搜索方法，稱之為Platform-Aware神經(jīng)結構搜索。圖1是Platform-Awar...

      2018-08-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集強化學習 4085 0

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      沙_885 萱萱神 bonbon醬 Eyeee

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