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標(biāo)簽 > 智能體
智能體,顧名思義,就是具有智能的實(shí)體,英文名是Agent。以云為基礎(chǔ),以AI為核心,構(gòu)建一個立體感知、全域協(xié)同、精準(zhǔn)判斷、持續(xù)進(jìn)化、開放的智能系統(tǒng)。智能體是人工智能領(lǐng)域中一個很重要的概念。任何獨(dú)立的能夠思考并可以同環(huán)境交互的實(shí)體都可以抽象為智能體。
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DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實(shí)際上是演化算法?
在AlphaStar中,用于訓(xùn)練智能體的基于人口的訓(xùn)練策略(PBT)是使用拉馬克進(jìn)化(LE)的模因算法:在內(nèi)環(huán)中,使用反向傳播連續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而在外環(huán)...
2019-02-13 標(biāo)簽:智能體深度學(xué)習(xí)DeepMind 6111 0
雖然很多基礎(chǔ)的RL理論是在表格案例中開發(fā)的,但現(xiàn)代RL幾乎完全是用函數(shù)逼近器完成的,例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 具體來說,如果策略和值函數(shù)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似,則...
2019-01-23 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)tensorflow 3086 0
本視頻主要詳細(xì)介紹智能體的基本特性,分別是自治性(Autonomy)、反應(yīng)性(Reactive)、主動性(Proactive)、社會性(Social)、進(jìn)化性。
2019-01-12 標(biāo)簽:智能體 9126 0
在多智能體系統(tǒng)中,每個智能體具有獨(dú)立性和自主性,能夠解決給定的子問題,自主地推理和規(guī)劃并選擇適當(dāng)?shù)牟呗?,并以特定的方式影響環(huán)境。
2019-01-10 標(biāo)簽:智能體多智能體系統(tǒng) 1.5萬 0
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域引入了一種新的隱寫術(shù),稱為“訓(xùn)練集偽裝
在研究人員設(shè)想的場景中,名為Eve的第三個智能體扮演數(shù)據(jù)檢驗(yàn)者的角色,監(jiān)視Alice和Bob之間的通信。當(dāng)Eve對Alice發(fā)送給Bob的內(nèi)容產(chǎn)生懷疑時...
2019-01-08 標(biāo)簽:圖像機(jī)器學(xué)習(xí)智能體 2850 0
如圖所示。玩家使用左下角轉(zhuǎn)向按鈕來控制移動,而右下角則設(shè)置按鈕來控制技能??赏ㄟ^主屏幕觀察周圍環(huán)境,還可以通過左上角迷你地圖了解完整的地圖情況,其中可觀...
2018-12-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI智能體 4017 0
伯克利RISELab推出了多主體強(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)化學(xué)習(xí) 4962 0
Atari游戲史上最強(qiáng)通關(guān)算法來了——Go-Explore!
普通的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通常無法從蒙特祖瑪?shù)牡谝粋€房間(得分400或更低)中跳出,在Pitfall中得分為0或更低。為了解決這類挑戰(zhàn),研究人員在智能體到達(dá)新狀...
2018-12-03 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.8萬 0
如何讓AI符合人類的意圖?如何創(chuàng)建符合用戶意圖的智能體?
近年來,強(qiáng)化學(xué)習(xí)在許多復(fù)雜游戲環(huán)境中取得了令人矚目的成績,從Atari游戲、圍棋、象棋到Dota 2和星際爭霸II,AI智能體在越來越復(fù)雜的領(lǐng)域迅速超越...
2018-11-24 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)智能體 4516 0
智能體的連接問題,如何創(chuàng)建能符合人類目標(biāo)的智能體?
長期來看,我們會擴(kuò)大獎勵建模的規(guī)模,將其應(yīng)用于人類難以評估的領(lǐng)域。為了做到這一點(diǎn),我們需要增強(qiáng)用戶衡量輸出的能力。我們討論了如何循環(huán)應(yīng)用獎勵建模:我們可...
2018-11-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3668 0
研究人員們提出了一種新的導(dǎo)航工具SafeRoute
另外,策略網(wǎng)絡(luò)表示強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體使用的隨機(jī)策略,用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示,其中θ是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)列表,會用Adam優(yōu)化器進(jìn)行更新。系...
2018-11-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2679 0
伯克利的研究人員提出了一種通用的自適應(yīng)感知方法AdaSearch
傳統(tǒng)上,機(jī)器人領(lǐng)域?qū)⒕呱硭阉鳎╡mbodied search)看作持續(xù)的運(yùn)動計(jì)劃問題,其中機(jī)器人必須平衡環(huán)境探索和對高效軌跡的選擇。這就催生了既可以進(jìn)行...
基于模型的學(xué)習(xí)vs無模型學(xué)習(xí)
需要注意的是,這種方法只能應(yīng)用于偶爾發(fā)生的馬爾科夫決策過程。原因是在計(jì)算任意返回之前,這一episode就要停止。我們并不在每次動作結(jié)束后就更新,而是在...
2018-11-22 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7592 0
OpenAI的研究人員開發(fā)了一套基于能量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
訓(xùn)練數(shù)據(jù)由(注意掩膜、狀態(tài))的軌跡組成,提前生成的軌跡用于確認(rèn)我們希望模型學(xué)習(xí)的特定概念。我們?yōu)榻o定概念集提供一組演示(通常為5次)來訓(xùn)練模型,然后將模...
2018-11-10 標(biāo)簽:機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體 3435 0
在開發(fā)RND之前,OpenAI的研究人員和加州大學(xué)伯克利分校的學(xué)者進(jìn)行了合作,他們測試了在沒有環(huán)境特定回報的情況下,智能體的學(xué)習(xí)情況。因?yàn)閺睦碚撋蟻碚f,...
2018-11-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3509 0
讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體像人類一樣穿短袖、襯衫等衣服
要為一個子任務(wù)生成成功策略需要數(shù)小時的模擬和優(yōu)化。高計(jì)算成本也有好處,這樣一來,最終結(jié)果就不是單一的動畫,而是智能體的控制策略,可以處理多種情況,比如不...
2018-11-05 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2120 0
一種新型的基于情景記憶的模型,能夠讓智能體用“好奇心”探索環(huán)境
當(dāng)你在超市中搜索時,心里可能會想:現(xiàn)在我在肉類區(qū)域,所以接下來可能到水產(chǎn)品區(qū)。這些都應(yīng)該是相近的。如果你預(yù)測錯了,可能會驚訝:誒?怎么是蔬菜區(qū)?從而得到...
2018-10-27 標(biāo)簽:谷歌智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4189 0
Deepmind“好奇心學(xué)習(xí)”新機(jī)制:讓智能體不再偷懶
盡管在過去有許多嘗試來形成好奇心,但本文關(guān)注的是一種自然且非常流行的方法:基于“意外”的好奇心機(jī)制。最近一篇題為“Curiosity-driven Ex...
在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接與環(huán)境相互作用。它觀察環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài),并根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和過去的經(jīng)驗(yàn)決定采取何種行動(例如向左、向右...
2018-10-22 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3527 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(qiáng)化學(xué)習(xí) 5186 0
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