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標簽 > 強化學習
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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。
機器學習是一種通過給定的數據和經驗,讓計算機系統自動學習并改進性能的方法。它通過構建數學模型和算法,使計算機具備從數據中學習、推斷和預測的能力,而無需明...
什么是強化學習?純強化學習有意義嗎?強化學習有什么的致命缺陷?
強化學習是人工智能基本的子領域之一,在強化學習的框架中,智能體通過與環境互動,來學習采取何種動作能使其在給定環境中的長期獎勵最大化,就像在上述的棋盤游戲...
到目前為止,我們做的計算沒有輸入,所以一直得到相同的輸出。下面我們會進行更有意義的探索,比如構建一個能接受輸入的計算圖,讓它經過某種方式的處理,最后返回...
2018-07-02 標簽:Python強化學習Tensorflow 1.7萬 0
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...
如何讓多個智能體學會一起完成同一個任務,學會彼此合作和相互競爭
多智體強化學習(Multi-agent reinforcement learning, MARL)假設有一組處在相同環境下的自主智能體。在MARL中學習...
Q-learning和SARSA是兩種最常見的不理解環境強化學習算法,這兩者的探索原理不同,但是開發原理是相似的。Q-learning是一種離線學習算法...
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...
史上最強棋類AI降臨!也是迄今最強的棋類AI——AlphaZero
“盡管MCTS已經成為圍棋程序中的標準搜索方法,但迄今為止,幾乎沒有證據表明它在國際象棋或將棋中有用。”Campbell寫道:“DeepMind展示了深...
薩頓科普了強化學習、深度強化學習,并談到了這項技術的潛力和發展方向
薩頓在專訪中(再次)科普了強化學習、深度強化學習,并談到了這項技術的潛力,以及接下來的發展方向:預測學習
OpenAI發布Neural MMO—一個強化學習的大型多智能體游戲環境
其中,持久性和規模化將是探討的關鍵屬性,但研究者們還需要更好的基準測試環境,在存在大量人口規模和持久性的情況下量化學習進度。這一游戲類型(MMO:大型多...
利用計算機視覺、深度強化學習和Unity 3D游戲引擎開發一款自主收集垃圾的機器人
機器人最初不太能分清楚要將哪種物品歸為垃圾,后來,通過網絡將RBG圖像映射到語義分割圖,能夠有效獲得此信息。用數據通過Semantic Segmenta...
DeepMind終于公開了它聯合UCL的“高級深度強化學習課程”!
在深度學習部分,課程簡要介紹了神經網絡和使用TensorFlow的監督學習,然后講授卷積神經網絡、遞歸神經網絡、端到端并基于能量的學習、優化方法、無監督...
AAAI 2019已經在美國夏威夷拉開了帷幕,AAAI 2019最佳論文公布
有限時域前瞻策略(Finite-horizon lookahead policies)已經在強化學習中得到廣泛應用,并取得了令人印象深刻的實證成果。通常...
從抽象點的觀點來看,這涉及到具有表現力的、可優化的函數家族的能力,例如神經網絡。 Minimax優化不是一個新的想法。它已經存在很久了。新的東西是,深度...
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