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標簽 > 強化學習
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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?!盋ampbell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...
強化學習之父Richard Sutton總結AI研究“苦澀教訓”
人類不會犯這樣的錯誤,因為他們知道停車標志是紅色的,限速標志是白色的。CNN 并不知道這一點,因為相機中的像素顏色和物體的實際顏色之間的關系是一種非常復...
在PBT中需要多少種不同的agent才能保持足夠的多樣性,以防止災難性遺忘?這與agent的數量有多大關系,或者只需要幾個agent就可以保持魯棒性?有...
結合 DL 與 RL 的深度強化學習(Deep Reinforcement Learning, DRL)迅速成為人工智能界的焦點。
毫不夸張地說,2019年人工智能的現狀就是強化學習回歸的一年。簡單介紹一下強化學習,它是機器學習中的一個領域,強調如何基于環境而行動,以取得最大化的預期...
人類所做的事情,基本上是發明了一種新的物種,現在我們可能有一點點懊悔。也就是說,如果機器人搶走了我們所有的工作怎么辦?畢竟,即使是白領,也不能免受超人工...
另一種理解方式是,游戲信息被組織成若干個網格,每份網格代表某一項特定信息(見上圖右側)。比如說“fog-of-war”網格代表是否存在戰爭迷霧;“hei...
神經學家卡爾·弗里斯頓最初將自由能原理用在神經科學,是為了治療神經疾病以及合理的解釋世界,卻未想到數學化之后的自由能原理可以應用于人工智能領域,但對于許...
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