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標簽 > 強化學習
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全新的強化學習算法:柔性致動/評價(soft actor-critic,SAC)
為了評價新型算法的表現,研究人員首先在仿真環境中利用標準的基準任務來對SAC進行了評測,并與深度確定性策略梯度算法(DDPG),孿生延遲深度確定性策略梯...
AlphaZero繼承了AlphaGo Zero的算法設置和網絡架構等,但兩者也有諸多不同之處。比如圍棋中很少會出現平局的情況,因此AlphaGo Ze...
伯克利RISELab推出了多主體強化學習包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。多主體強化學習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...
Atari游戲史上最強通關算法來了——Go-Explore!
普通的強化學習算法通常無法從蒙特祖瑪的第一個房間(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,研究人員在智能體到達新狀...
長期來看,我們會擴大獎勵建模的規模,將其應用于人類難以評估的領域。為了做到這一點,我們需要增強用戶衡量輸出的能力。我們討論了如何循環應用獎勵建模:我們可...
另外,策略網絡表示強化學習智能體使用的隨機策略,用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示,其中θ是神經網絡的參數列表,會用Adam優化器進行更新。系...
需要注意的是,這種方法只能應用于偶爾發生的馬爾科夫決策過程。原因是在計算任意返回之前,這一episode就要停止。我們并不在每次動作結束后就更新,而是在...
街機游戲《街頭霸王 3》中進行模擬來訓練改進強化學習算法的工具包
實際上該工具包與模擬器本身不需要太多的交互,只需要查找和內部狀態相關聯的內存地址,同時用所選取的環境對狀態進行跟蹤。你可以使用 MAME Cheat D...
我們利用觸覺信息的顯著表示,來指導虛擬人物穿衣的過程,并將其用于獎勵函數中,在訓練期間提供明確的學習信號。我們發現,為了學習涉及各種穿衣操作技能的長時間...
在開發RND之前,OpenAI的研究人員和加州大學伯克利分校的學者進行了合作,他們測試了在沒有環境特定回報的情況下,智能體的學習情況。因為從理論上來說,...
要為一個子任務生成成功策略需要數小時的模擬和優化。高計算成本也有好處,這樣一來,最終結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...
這個工具包之所以易于上手,是因為它和模擬器本身不需要太多交互,只需注意兩點——一是查找你關注的內部狀態相關聯的內存地址值,二是用選取的環境跟蹤狀態。你可...
之前接觸的強化學習算法都是單個智能體的強化學習算法,但是也有很多重要的應用場景牽涉到多個智能體之間的交互。
一種新型的基于情景記憶的模型,能夠讓智能體用“好奇心”探索環境
當你在超市中搜索時,心里可能會想:現在我在肉類區域,所以接下來可能到水產品區。這些都應該是相近的。如果你預測錯了,可能會驚訝:誒?怎么是蔬菜區?從而得到...
AI安全是一個十分新的領域,就技術AI安全的三個方面展開討論
有關AI系統魯棒性的研究主要集中于:在條件和環境變化時保證AI主體在安全的范圍內運行。實際情況中,可以通過兩方面來實現:一方面可以通過避免危險,另一方面...
在深度強化學習中,智能體是由神經網絡表示的。神經網絡直接與環境相互作用。它觀察環境的當前狀態,并根據當前狀態和過去的經驗決定采取何種行動(例如向左、向右...
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學習的參考動作(reference mo...
TRFL庫包含實現經典RL算法以及更前沿技術的許多函數。這里提供的損失函數和其他操作是在純TensorFlow中實現的。它們不是完整的算法,而是在構建功...
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