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标签 > 强化学习
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结合 DL 与 RL 的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)迅速成为人工智能界的焦点。
在帮助计算机视觉模型识别被操纵物体的样子之后,研究人员转而进行了艰苦的工作,即使用384台机器来训练模型,以使用模拟的摄像机图像来预测物体的方向。为了加...
金融市场投资是一个受宏观环境、市场波动、突发事件等等众多不可控因素影响的复杂决策,人工智能如何能像真人一样完成如此复杂的决策?
OpenAI宣布他们的AI仅通过一次人类演示,蒙特祖玛的复仇游戏中玩出历史最高分
这次,OpenAI的研究团队训练了一个智能体,仅通过一次人类demo,就在蒙特祖玛的复仇游戏中获得了74500分的成绩,比以往公布的任何结果都要好。
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...
整体战略上,通过前期给辅助英雄一定的资源,让辅助英雄可以通过gank和push帮助队伍快速进入中期阶段,加快并试图掌握游戏节奏;能够快速集结起部分队员进...
人类所做的事情,基本上是发明了一种新的物种,现在我们可能有一点点懊悔。也就是说,如果机器人抢走了我们所有的工作怎么办?毕竟,即使是白领,也不能免受超人工...
让我们在强化学习社区感兴趣的问题上应用随机搜索。深度强化学习领域一直把大量时间和精力用于由OpenAI维护的、基于MuJoCo模拟器的一套基准测试中。这...
2018-04-01 标签:强化学习 4418 0
上海的谷歌开发者大会还没结束,14日,在北京,谷歌也举行了一个小范围的面向学生的宣讲,李飞飞教授出席。昨天在上海,主旨演讲后,李飞飞和李佳等谷歌的AI研...
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
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