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標簽 > 強化學習
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長期來看,我們會擴大獎勵建模的規模,將其應用于人類難以評估的領域。為了做到這一點,我們需要增強用戶衡量輸出的能力。我們討論了如何循環應用獎勵建模:我們可...
作者們提出的方法讓機器人有能力學習如何把不同的物體當作工具以完成用戶給定的任務(第一行圖中用黃色箭頭標出)。任務中并沒有指定機器人必須使用給定的工具,但...
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...
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...
在深度強化學習中,智能體是由神經網絡表示的。神經網絡直接與環境相互作用。它觀察環境的當前狀態,并根據當前狀態和過去的經驗決定采取何種行動(例如向左、向右...
在開發RND之前,OpenAI的研究人員和加州大學伯克利分校的學者進行了合作,他們測試了在沒有環境特定回報的情況下,智能體的學習情況。因為從理論上來說,...
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。
雖然很多基礎的RL理論是在表格案例中開發的,但現代RL幾乎完全是用函數逼近器完成的,例如人工神經網絡。 具體來說,如果策略和值函數用深度神經網絡近似,則...
2019-01-23 標簽:智能體強化學習tensorflow 3059 0
深度強化學習大神Pieter Abbeel發表深度強化學習的加速方法
首先將多個 CPU核心 與 單個GPU 相關聯。多個模擬器在CPU內核上以并行進程運行,并且這些進程以同步方式執行環境步驟。在每個步驟中,將所有單獨的觀...
使用新的機器學習技術, 通過減少治療膠質母細胞瘤過程中毒性化療和放療的劑量
然而,研究人員還必須確保該模型不僅僅為了最大療效而給出最大的劑量。任何時候模型選擇給予全部劑量時,它就會受到懲罰,因此它會選擇更少、更小的劑量。 “如果...
奪旗原本是一項廣受歡迎的戶外運動,被廣泛的應用于電子游戲中。在一張給定的地圖中,紅藍雙方保護自己的旗子并搶奪對方旗子,5分鐘時間內,奪旗次數最多的隊伍獲...
我們的設計使機器人明白如何使用不同的物體作為工具來實現指定的任務(根據黃色箭頭標記)。機器人在執行任務期間自行決定是否使用已提供的工具。
另外,策略網絡表示強化學習智能體使用的隨機策略,用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示,其中θ是神經網絡的參數列表,會用Adam優化器進行更新。系...
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