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标签 > 智能体
智能体,顾名思义,就是具有智能的实体,英文名是Agent。以云为基础,以AI为核心,构建一个立体感知、全域协同、精准判断、持续进化、开放的智能系统。智能体是人工智能领域中一个很重要的概念。任何独立的能够思考并可以同环境交互的实体都可以抽象为智能体。
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Atari游戏史上最强通关算法来了——Go-Explore!
普通的强化学习算法通常无法从蒙特祖玛的第一个房间(得分400或更低)中跳出,在Pitfall中得分为0或更低。为了解决这类挑战,研究人员在智能体到达新状...
近年来,强化学习在许多复杂游戏环境中取得了令人瞩目的成绩,从Atari游戏、围棋、象棋到Dota 2和星际争霸II,AI智能体在越来越复杂的领域迅速超越...
长期来看,我们会扩大奖励建模的规模,将其应用于人类难以评估的领域。为了做到这一点,我们需要增强用户衡量输出的能力。我们讨论了如何循环应用奖励建模:我们可...
另外,策略网络表示强化学习智能体使用的随机策略,用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示,其中θ是神经网络的参数列表,会用Adam优化器进行更新。系...
伯克利的研究人员提出了一种通用的自适应感知方法AdaSearch
传统上,机器人领域将具身搜索(embodied search)看作持续的运动计划问题,其中机器人必须平衡环境探索和对高效轨迹的选择。这就催生了既可以进行...
需要注意的是,这种方法只能应用于偶尔发生的马尔科夫决策过程。原因是在计算任意返回之前,这一episode就要停止。我们并不在每次动作结束后就更新,而是在...
训练数据由(注意掩膜、状态)的轨迹组成,提前生成的轨迹用于确认我们希望模型学习的特定概念。我们为给定概念集提供一组演示(通常为5次)来训练模型,然后将模...
在开发RND之前,OpenAI的研究人员和加州大学伯克利分校的学者进行了合作,他们测试了在没有环境特定回报的情况下,智能体的学习情况。因为从理论上来说,...
要为一个子任务生成成功策略需要数小时的模拟和优化。高计算成本也有好处,这样一来,最终结果就不是单一的动画,而是智能体的控制策略,可以处理多种情况,比如不...
一种新型的基于情景记忆的模型,能够让智能体用“好奇心”探索环境
当你在超市中搜索时,心里可能会想:现在我在肉类区域,所以接下来可能到水产品区。这些都应该是相近的。如果你预测错了,可能会惊讶:诶?怎么是蔬菜区?从而得到...
尽管在过去有许多尝试来形成好奇心,但本文关注的是一种自然且非常流行的方法:基于“意外”的好奇心机制。最近一篇题为“Curiosity-driven Ex...
在深度强化学习中,智能体是由神经网络表示的。神经网络直接与环境相互作用。它观察环境的当前状态,并根据当前状态和过去的经验决定采取何种行动(例如向左、向右...
整个DeepMimic所需要的input分为三部分:一个被称为Character的Agent模型;希望Agent学习的参考动作(reference mo...
TRFL库包含实现经典RL算法以及更前沿技术的许多函数。这里提供的损失函数和其他操作是在纯TensorFlow中实现的。它们不是完整的算法,而是在构建功...
一种从视频中学习技能的框架(skills from videos,SFV)
由于基于单帧图像预测的位姿是不连续的,在上图中可以看到明显不连贯的动作。同时由于估计器某些错误估计的存在会产生一系列奇异结果造成估计的位姿出现跳变。这会...
UC Berkeley大学的研究人员们利用深度姿态估计和深度学习技术
给定一段视频,我们用基于视觉的动作估计器预测每一帧演员的动作qt。该动作预测器是建立在人类网格复原这一工作之上的(akanazawa.github.io...
DeepMind开发了PopArt,解决了不同游戏奖励机制规范化的问题
我们将PopArt应用于Importance-weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA),这是DeepMi...
按照以往的做法,如果研究人员要用强化学习算法对奖励进行剪枝,以此克服奖励范围各不相同的问题,他们首先会把大的奖励设为+1,小的奖励为-1,然后对预期奖励...
Gibson的主要目标是帮助在现实环境中训练的模型完成迁移,这一过程分为两步。首先,在现实环境中表现自己的语义复杂性,并根据扫描过的真是场景构造环境,而...
基于TensorFlow的开源强化学习框架 Dopamine
对于新的研究人员来说,能够根据既定方法快速对其想法进行基准测试非常重要。因此,我们为 Arcade 学习环境支持的 60 个游戏提供四个智能体的完整培训...
2018-08-31 标签:智能体强化学习TensorFlow 4923 0
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