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標簽 > 強化學習
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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量,只需對這些兵力進行把控,便可取得...
一種能和OpenAI gym相比的環境,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...
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...
“Cloud AutoML 產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...
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設為當前狀態與目標狀態之間距離的反比函數,那么最大化獎勵就對應著最...
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無需其他信息,所以很容易在改進后的環境中重新學習技能,例如...
基于TensorFlow的開源強化學習框架 Dopamine
對于新的研究人員來說,能夠根據既定方法快速對其想法進行基準測試非常重要。因此,我們為 Arcade 學習環境支持的 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 4953 0
近日,中國電子學會依據國家出臺的《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》等一系列政策規劃。
使用新的機器學習技術, 通過減少治療膠質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...
我們的思路是,將內在獎勵表示為預測agent在當前狀態下的行為后果時出現的錯誤,即agent學習的前向動態的預測誤差。我們徹底調查了54種環境中基于動力...
在最早提出GAP層的網中網(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...
強化學習作為一種常用的訓練智能體的方法,能夠完成很多復雜的任務。在強化學習中,智能體的策略是通過將獎勵函數最大化訓練的。獎勵在智能體之外,各個環境中的獎...
可微圖像參數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,可以創造多種多樣的有趣...
一種利用強化學習來設計mobile CNN模型的自動神經結構搜索方法
具體來說,我們提出一種用于設計移動端的CNN模型的自動神經結構搜索方法,稱之為Platform-Aware神經結構搜索。圖1是Platform-Awar...
深思考人工智能SMP2018特定域任務型人機對話在線評測技術報告
對話管理模塊的決策器中采用了深度強化學習Deep Reinforcement Learning中的Deep Q Learning算法來訓練一個最佳上下文...
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