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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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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...
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...
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。
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 8831 0
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...
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...
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...
按照以往的做法,如果研究人員要用強化學習算法對獎勵進行剪枝,以此克服獎勵范圍各不相同的問題,他們首先會把大的獎勵設為+1,小的獎勵為-1,然后對預期獎勵...
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...
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...
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 5096 0
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...
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...
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...
利用視頻游戲語料庫,訓練一個GAN模型為超級馬里奧兄弟生成游戲級別
在視頻游戲中,馬里奧游戲級別有不同的表征Level Corpus (VGLC) 和Mario AI 框架,這兩種都是基于tile的表征形式。具體地說,以...
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...
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...
強化學習作為一種常用的訓練智能體的方法,能夠完成很多復雜的任務。在強化學習中,智能體的策略是通過將獎勵函數最大化訓練的。獎勵在智能體之外,各個環境中的獎...
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