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標簽 > 強化學習
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在一些情況下,我們會用策略函數(policy, 總得分,也就是搭建的網絡在測試集上的精度(accuracy),通過強化學習(Reinforcement ...
深思考人工智能SMP2018特定域任務型人機對話在線評測技術報告
對話管理模塊的決策器中采用了深度強化學習Deep Reinforcement Learning中的Deep Q Learning算法來訓練一個最佳上下文...
多智體深度強化學習研究中首次將概率遞歸推理引入AI的學習過程
在傳統的多智體學習過程當中,有研究者在對其他智能體建模 (也即“對手建模”, opponent modeling) 時使用了遞歸推理,但由于算法復雜和計...
TRFL庫包含實現經典RL算法以及更前沿技術的許多函數。這里提供的損失函數和其他操作是在純TensorFlow中實現的。它們不是完整的算法,而是在構建功...
通俗的講,就是當一個小孩學習有迷茫或困惑時,如果老師發現小孩方法或思路正確,就給他(她)正反饋(獎勵或鼓勵);否則就給他(她)負反饋(教訓或懲罰),激勵...
整個DeepMimic所需要的input分為三部分:一個被稱為Character的Agent模型;希望Agent學習的參考動作(reference mo...
基于TensorFlow的開源強化學習框架 Dopamine
對于新的研究人員來說,能夠根據既定方法快速對其想法進行基準測試非常重要。因此,我們為 Arcade 學習環境支持的 60 個游戲提供四個智能體的完整培訓...
2018-08-31 標簽:智能體強化學習TensorFlow 5138 0
我們利用觸覺信息的顯著表示,來指導虛擬人物穿衣的過程,并將其用于獎勵函數中,在訓練期間提供明確的學習信號。我們發現,為了學習涉及各種穿衣操作技能的長時間...
基于記憶的神經網絡通過利用長時間記憶信息的能力來建模時序數據
我們在一組監督學習和強化學習任務中測試RMC。值得注意的是N?? Farthest的任務和語言建模。在前者中,解決方案需要顯式的關系推理,因為模型必須對...
DeepMind和OpenAI攻克蒙特祖瑪的復仇并沒有看上去意義那么重大
在這篇文章中,我想討論的是,這些方法是為了解決蒙特祖瑪的復仇游戲的第一個關卡,以及為什么在游戲環境以及Deep RL的長期目標中,這些方法并沒有看上去意...
伯克利RISELab推出了多主體強化學習包Ray RLlib 0.6.0
在緩解交通擁堵方面,只需要控制極少量自動駕駛車輛的速度,就能大幅度提高交通流的效率。多主體強化學習就可以用于這樣的場景,在混合駕駛的情況下我們暫時無法通...
AlphaZero繼承了AlphaGo Zero的算法設置和網絡架構等,但兩者也有諸多不同之處。比如圍棋中很少會出現平局的情況,因此AlphaGo Ze...
Ravi Munde利用強化學習,實現了對Dino Run的控制
捕捉到的原始圖像的分辨率為 600x150,具有 3 通道(RGB)。我們打算使用 4 個連續的屏幕截圖作為模型的單個輸入,這使得我們單個輸入的尺寸為 ...
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