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標簽 > 強化學習
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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...
文本分類是NLP領域重要的部分,它與現實生活中的場景密切相關,例如機器人、語音助手、垃圾或詐騙信息監測、文本分類等等。這項技術的用途十分廣泛,幾乎可以用...
一年一度的國際機器學習會議( ICML ),于7月15日在瑞典斯德哥爾摩閉幕,ICML 的會議日程之緊湊,會議內容之豐富,令人目不暇接。
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...
所以為什么網絡很難定位一個像素呢?是因為從小空間到大空間的轉換很困難嗎?如果朝一個方向會不會容易點呢?如果我們訓練卷積網絡將圖像信息轉換成標量坐標,是否...
什么是強化學習?純強化學習有意義嗎?強化學習有什么的致命缺陷?
強化學習是人工智能基本的子領域之一,在強化學習的框架中,智能體通過與環境互動,來學習采取何種動作能使其在給定環境中的長期獎勵最大化,就像在上述的棋盤游戲...
這些都是除了從零學習之外的強化學習方法。特別是元學習和零次學習體現了人在學習一種新技能時更有可能的做法,與純強化學習有差別。一個元學習智能體會利用先驗知...
Wayve團隊的這項研究表明,類似的哲學在現實世界中也是可能的,特別是在自動駕駛汽車中。而且,DeepMind玩Atari游戲的算法需要數百萬次試驗才能...
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...
David Ha公布了重現世界模型實驗的一種方法,本文帶來分步解讀
在這個環境下,每次運行都會生成一個新的隨機軌跡。雖然如果我非常仔細地開車,可以輕松獲得 800 分以上的分數,但 900 分以上就很難。斯坦福大學有些學...
到目前為止,我們做的計算沒有輸入,所以一直得到相同的輸出。下面我們會進行更有意義的探索,比如構建一個能接受輸入的計算圖,讓它經過某種方式的處理,最后返回...
2018-07-02 標簽:Python強化學習Tensorflow 1.8萬 0
如果一個AI能在像星際、Dota這樣復雜的游戲里超越人類水平,那它就是一個里程碑。相較于AI之前在國際象棋和圍棋里取得的成就,游戲能更好地捕捉現實世界中...
如何讓多個智能體學會一起完成同一個任務,學會彼此合作和相互競爭
多智體強化學習(Multi-agent reinforcement learning, MARL)假設有一組處在相同環境下的自主智能體。在MARL中學習...
OpenAI的由5個神經網絡組成的OpenAI Five,已經開始擊敗Dota 2的業余玩家隊伍
Dota游戲是一個典型的AI難題,它綜合了決策周期長,空間大而且敵我雙方是在非完全信息下博弈。OpenAI繼去年解決1v1的問題后,1年內能在5v5的更...
OpenAI舉辦的首屆遷移學習競賽Retro Contest結束
Dharmaraja(法王)是一個6人組成的團隊:Qing Da、Jing-Cheng Shi、Anxiang Zeng、Guangda Huzhang...
可一旦你嘗試去觸摸它。哎呦!火把你的手燒傷了(懲罰-1).你才明白只有與火保持一定距離,才會產生溫暖,才是個好東西,但如果太過靠近的話,就會燒傷自己。
2018-06-26 標簽:深度學習強化學習TensorFlow 7055 0
把上面這個句子再讀三四遍,你覺得它行得通嗎?如果我們事先已經知道拉下這個拉桿的最大收益是多少,那出于貪婪的目的,我們肯定每次都會選最好的動作,然后使最終...
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