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标签 > 强化学习
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之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法,但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互。
机器学习是一种通过给定的数据和经验,让计算机系统自动学习并改进性能的方法。它通过构建数学模型和算法,使计算机具备从数据中学习、推断和预测的能力,而无需明...
什么是强化学习?纯强化学习有意义吗?强化学习有什么的致命缺陷?
强化学习是人工智能基本的子领域之一,在强化学习的框架中,智能体通过与环境互动,来学习采取何种动作能使其在给定环境中的长期奖励最大化,就像在上述的棋盘游戏...
到目前为止,我们做的计算没有输入,所以一直得到相同的输出。下面我们会进行更有意义的探索,比如构建一个能接受输入的计算图,让它经过某种方式的处理,最后返回...
2018-07-02 标签:Python强化学习Tensorflow 1.7万 0
Atari游戏史上最强通关算法来了——Go-Explore!
普通的强化学习算法通常无法从蒙特祖玛的第一个房间(得分400或更低)中跳出,在Pitfall中得分为0或更低。为了解决这类挑战,研究人员在智能体到达新状...
如何让多个智能体学会一起完成同一个任务,学会彼此合作和相互竞争
多智体强化学习(Multi-agent reinforcement learning, MARL)假设有一组处在相同环境下的自主智能体。在MARL中学习...
Q-learning和SARSA是两种最常见的不理解环境强化学习算法,这两者的探索原理不同,但是开发原理是相似的。Q-learning是一种离线学习算法...
AI安全是一个十分新的领域,就技术AI安全的三个方面展开讨论
有关AI系统鲁棒性的研究主要集中于:在条件和环境变化时保证AI主体在安全的范围内运行。实际情况中,可以通过两方面来实现:一方面可以通过避免危险,另一方面...
史上最强棋类AI降临!也是迄今最强的棋类AI——AlphaZero
“尽管MCTS已经成为围棋程序中的标准搜索方法,但迄今为止,几乎没有证据表明它在国际象棋或将棋中有用。”Campbell写道:“DeepMind展示了深...
萨顿科普了强化学习、深度强化学习,并谈到了这项技术的潜力和发展方向
萨顿在专访中(再次)科普了强化学习、深度强化学习,并谈到了这项技术的潜力,以及接下来的发展方向:预测学习
OpenAI发布Neural MMO—一个强化学习的大型多智能体游戏环境
其中,持久性和规模化将是探讨的关键属性,但研究者们还需要更好的基准测试环境,在存在大量人口规模和持久性的情况下量化学习进度。这一游戏类型(MMO:大型多...
利用计算机视觉、深度强化学习和Unity 3D游戏引擎开发一款自主收集垃圾的机器人
机器人最初不太能分清楚要将哪种物品归为垃圾,后来,通过网络将RBG图像映射到语义分割图,能够有效获得此信息。用数据通过Semantic Segmenta...
DeepMind终于公开了它联合UCL的“高级深度强化学习课程”!
在深度学习部分,课程简要介绍了神经网络和使用TensorFlow的监督学习,然后讲授卷积神经网络、递归神经网络、端到端并基于能量的学习、优化方法、无监督...
AAAI 2019已经在美国夏威夷拉开了帷幕,AAAI 2019最佳论文公布
有限时域前瞻策略(Finite-horizon lookahead policies)已经在强化学习中得到广泛应用,并取得了令人印象深刻的实证成果。通常...
从抽象点的观点来看,这涉及到具有表现力的、可优化的函数家族的能力,例如神经网络。 Minimax优化不是一个新的想法。它已经存在很久了。新的东西是,深度...
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