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标签 > 强化学习
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文本分类是NLP领域重要的部分,它与现实生活中的场景密切相关,例如机器人、语音助手、垃圾或诈骗信息监测、文本分类等等。这项技术的用途十分广泛,几乎可以用...
一年一度的国际机器学习会议( ICML ),于7月15日在瑞典斯德哥尔摩闭幕,ICML 的会议日程之紧凑,会议内容之丰富,令人目不暇接。
DeepMind和OpenAI攻克蒙特祖玛的复仇并没有看上去意义那么重大
在这篇文章中,我想讨论的是,这些方法是为了解决蒙特祖玛的复仇游戏的第一个关卡,以及为什么在游戏环境以及Deep RL的长期目标中,这些方法并没有看上去意...
所以为什么网络很难定位一个像素呢?是因为从小空间到大空间的转换很困难吗?如果朝一个方向会不会容易点呢?如果我们训练卷积网络将图像信息转换成标量坐标,是否...
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...
这些都是除了从零学习之外的强化学习方法。特别是元学习和零次学习体现了人在学习一种新技能时更有可能的做法,与纯强化学习有差别。一个元学习智能体会利用先验知...
Wayve团队的这项研究表明,类似的哲学在现实世界中也是可能的,特别是在自动驾驶汽车中。而且,DeepMind玩Atari游戏的算法需要数百万次试验才能...
基于记忆的神经网络通过利用长时间记忆信息的能力来建模时序数据
我们在一组监督学习和强化学习任务中测试RMC。值得注意的是Nᵗʰ Farthest的任务和语言建模。在前者中,解决方案需要显式的关系推理,因为模型必须对...
David Ha公布了重现世界模型实验的一种方法,本文带来分步解读
在这个环境下,每次运行都会生成一个新的随机轨迹。虽然如果我非常仔细地开车,可以轻松获得 800 分以上的分数,但 900 分以上就很难。斯坦福大学有些学...
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
如果一个AI能在像星际、Dota这样复杂的游戏里超越人类水平,那它就是一个里程碑。相较于AI之前在国际象棋和围棋里取得的成就,游戏能更好地捕捉现实世界中...
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...
OpenAI的由5个神经网络组成的OpenAI Five,已经开始击败Dota 2的业余玩家队伍
Dota游戏是一个典型的AI难题,它综合了决策周期长,空间大而且敌我双方是在非完全信息下博弈。OpenAI继去年解决1v1的问题后,1年内能在5v5的更...
OpenAI举办的首届迁移学习竞赛Retro Contest结束
Dharmaraja(法王)是一个6人组成的团队:Qing Da、Jing-Cheng Shi、Anxiang Zeng、Guangda Huzhang...
可一旦你尝试去触摸它。哎呦!火把你的手烧伤了(惩罚-1).你才明白只有与火保持一定距离,才会产生温暖,才是个好东西,但如果太过靠近的话,就会烧伤自己。
2018-06-26 标签:深度学习强化学习TensorFlow 6840 0
把上面这个句子再读三四遍,你觉得它行得通吗?如果我们事先已经知道拉下这个拉杆的最大收益是多少,那出于贪婪的目的,我们肯定每次都会选最好的动作,然后使最终...
一种新型的强化学习算法,能够教导算法如何在没有人类协助的情况下解开魔方
McAleer和他的团队称这个过程为“一种新型的强化学习算法,能够教导算法如何在没有人类协助的情况下解开魔方。” 他们声称,这种学习算法可以在30步内解...
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