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標簽 > 智能體
智能體,顧名思義,就是具有智能的實體,英文名是Agent。以云為基礎,以AI為核心,構建一個立體感知、全域協同、精準判斷、持續進化、開放的智能系統。智能體是人工智能領域中一個很重要的概念。任何獨立的能夠思考并可以同環境交互的實體都可以抽象為智能體。
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DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實際上是演化算法?
在AlphaStar中,用于訓練智能體的基于人口的訓練策略(PBT)是使用拉馬克進化(LE)的模因算法:在內環中,使用反向傳播連續訓練神經網絡,而在外環...
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 3079 0
本視頻主要詳細介紹智能體的基本特性,分別是自治性(Autonomy)、反應性(Reactive)、主動性(Proactive)、社會性(Social)、進化性。
2019-01-12 標簽:智能體 9110 0
在多智能體系統中,每個智能體具有獨立性和自主性,能夠解決給定的子問題,自主地推理和規劃并選擇適當的策略,并以特定的方式影響環境。
在研究人員設想的場景中,名為Eve的第三個智能體扮演數據檢驗者的角色,監視Alice和Bob之間的通信。當Eve對Alice發送給Bob的內容產生懷疑時...
如圖所示。玩家使用左下角轉向按鈕來控制移動,而右下角則設置按鈕來控制技能。可通過主屏幕觀察周圍環境,還可以通過左上角迷你地圖了解完整的地圖情況,其中可觀...
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...
Atari游戲史上最強通關算法來了——Go-Explore!
普通的強化學習算法通常無法從蒙特祖瑪的第一個房間(得分400或更低)中跳出,在Pitfall中得分為0或更低。為了解決這類挑戰,研究人員在智能體到達新狀...
近年來,強化學習在許多復雜游戲環境中取得了令人矚目的成績,從Atari游戲、圍棋、象棋到Dota 2和星際爭霸II,AI智能體在越來越復雜的領域迅速超越...
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...
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...
伯克利的研究人員提出了一種通用的自適應感知方法AdaSearch
傳統上,機器人領域將具身搜索(embodied search)看作持續的運動計劃問題,其中機器人必須平衡環境探索和對高效軌跡的選擇。這就催生了既可以進行...
需要注意的是,這種方法只能應用于偶爾發生的馬爾科夫決策過程。原因是在計算任意返回之前,這一episode就要停止。我們并不在每次動作結束后就更新,而是在...
訓練數據由(注意掩膜、狀態)的軌跡組成,提前生成的軌跡用于確認我們希望模型學習的特定概念。我們為給定概念集提供一組演示(通常為5次)來訓練模型,然后將模...
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,...
要為一個子任務生成成功策略需要數小時的模擬和優化。高計算成本也有好處,這樣一來,最終結果就不是單一的動畫,而是智能體的控制策略,可以處理多種情況,比如不...
一種新型的基于情景記憶的模型,能夠讓智能體用“好奇心”探索環境
當你在超市中搜索時,心里可能會想:現在我在肉類區域,所以接下來可能到水產品區。這些都應該是相近的。如果你預測錯了,可能會驚訝:誒?怎么是蔬菜區?從而得到...
盡管在過去有許多嘗試來形成好奇心,但本文關注的是一種自然且非常流行的方法:基于“意外”的好奇心機制。最近一篇題為“Curiosity-driven Ex...
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...
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...
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