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強化學習資訊

詳談機器學習及其三大分類

本節(jié)概述機器學習及其三個分類（監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和強化學習）。首先，與機器學習相關的術(shù)語有人工智能（Artificial Intelligence，A...

2020-08-14 標簽：人工智能機器學習強化學習 2.5萬 0

史上最強棋類AI降臨！也是迄今最強的棋類AI——AlphaZero

“盡管MCTS已經(jīng)成為圍棋程序中的標準搜索方法，但迄今為止，幾乎沒有證據(jù)表明它在國際象棋或?qū)⑵逯杏杏?。”Campbell寫道：“DeepMind展示了深...

2018-12-08 標簽：AI 強化學習 DeepMind 1.8萬 0

薩頓科普了強化學習、深度強化學習，并談到了這項技術(shù)的潛力和發(fā)展方向

薩頓在專訪中（再次）科普了強化學習、深度強化學習，并談到了這項技術(shù)的潛力，以及接下來的發(fā)展方向：預測學習

2017-12-27 標簽：強化學習深度強化學習 1.2萬 0

OpenAI發(fā)布Neural MMO—一個強化學習的大型多智能體游戲環(huán)境

其中，持久性和規(guī)模化將是探討的關鍵屬性，但研究者們還需要更好的基準測試環(huán)境，在存在大量人口規(guī)模和持久性的情況下量化學習進度。這一游戲類型（MMO：大型多...

2019-03-06 標簽：人工智能智能體強化學習 1.2萬 0

利用計算機視覺、深度強化學習和Unity 3D游戲引擎開發(fā)一款自主收集垃圾的機器人

機器人最初不太能分清楚要將哪種物品歸為垃圾，后來，通過網(wǎng)絡將RBG圖像映射到語義分割圖，能夠有效獲得此信息。用數(shù)據(jù)通過Semantic Segmenta...

2019-03-21 標簽：機器人計算機視覺強化學習 1.1萬 0

DeepMind終于公開了它聯(lián)合UCL的“高級深度強化學習課程”！

在深度學習部分，課程簡要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡和使用TensorFlow的監(jiān)督學習，然后講授卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、端到端并基于能量的學習、優(yōu)化方法、無監(jiān)督...

2018-11-26 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡強化學習 DeepMind 8764 0

AAAI 2019已經(jīng)在美國夏威夷拉開了帷幕，AAAI 2019最佳論文公布

有限時域前瞻策略(Finite-horizon lookahead policies)已經(jīng)在強化學習中得到廣泛應用，并取得了令人印象深刻的實證成果。通常...

2019-01-29 標簽：人工智能論文強化學習 7530 0

ICLR 2018和ICRA 2018兩個會議進行比較

從抽象點的觀點來看，這涉及到具有表現(xiàn)力的、可優(yōu)化的函數(shù)家族的能力，例如神經(jīng)網(wǎng)絡。 Minimax優(yōu)化不是一個新的想法。它已經(jīng)存在很久了。新的東西是，深度...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習強化學習 6974 0

什么是深度強化學習?

不過，深度神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)往往需要大量的訓練數(shù)據(jù)，以及已知答案的帶標簽樣本，才能正常地工作。并且，它們目前尚無法完全模仿人類學習和運用智慧的方式。

2020-08-28 標簽：算法強化學習 6943 0

強化學習之父Richard Sutton總結(jié)AI研究“苦澀教訓”

人類不會犯這樣的錯誤，因為他們知道停車標志是紅色的，限速標志是白色的。CNN 并不知道這一點，因為相機中的像素顏色和物體的實際顏色之間的關系是一種非常復...

2019-03-22 標簽：機器人智能體強化學習 6809 0

關于AlphaStar你最應該知道的15件事

在PBT中需要多少種不同的agent才能保持足夠的多樣性，以防止災難性遺忘？這與agent的數(shù)量有多大關系，或者只需要幾個agent就可以保持魯棒性？有...

2019-01-28 標簽：AI 強化學習 DeepMind 6769 0

文本生成領域一些常見的模型進行了梳理和介紹

最基礎的 Seq2Seq模型包含了三個部分， Encoder、Decoder 以及連接兩者的中間狀態(tài)向量 C，Encoder通過學習輸入，將其編碼成一...

2020-08-28 標簽：模型文本強化學習 6733 0

強化學習泡沫之后，人工智能的終極答案是什么？

結(jié)合 DL 與 RL 的深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成為人工智能界的焦點。

2018-08-09 標簽：人工智能強化學習 6553 0

人工智能知識樹 v1.0是整理了從零到一的學習內(nèi)容

這份人工智能知識樹 v1.0 是整理了從零到一的學習內(nèi)容，主要包括統(tǒng)計機器學習、深度學習、時間序列、機器視覺、圖嵌入/圖的表示學習、自然語言處理、強化學...

2019-06-07 標簽：人工智能強化學習自然語言處理 6226 0

人工智能的三大技術(shù)

毫不夸張地說，2019年人工智能的現(xiàn)狀就是強化學習回歸的一年。簡單介紹一下強化學習，它是機器學習中的一個領域，強調(diào)如何基于環(huán)境而行動，以取得最大化的預期...

2020-07-11 標簽：人工智能強化學習 5456 0

強化學習在自動駕駛的應用

自動駕駛汽車首先是人工智能問題，而強化學習是機器學習的一個重要分支，是多學科多領域交叉的一個產(chǎn)物。今天人工智能頭條給大家介紹強化學習在自動駕駛的一個應用...

2018-07-10 標簽：自動駕駛強化學習 5315 0

限制AI技術(shù)出口并不能遏制中國發(fā)展

人工智能已成為全球科技發(fā)展的趨勢，各國爭相為在這一領域占有一席之地。

2018-11-26 標簽：人工智能強化學習 5160 0

暢想機器人的未來,我們與它們又會如何？

人類所做的事情，基本上是發(fā)明了一種新的物種，現(xiàn)在我們可能有一點點懊悔。也就是說，如果機器人搶走了我們所有的工作怎么辦？畢竟，即使是白領，也不能免受超人工...

2018-06-08 標簽：機器人人工智能強化學習 5130 0

星際爭霸2頂級人工智能AlphaStar帶來哪些新思路？

另一種理解方式是，游戲信息被組織成若干個網(wǎng)格，每份網(wǎng)格代表某一項特定信息（見上圖右側(cè)）。比如說“fog-of-war”網(wǎng)格代表是否存在戰(zhàn)爭迷霧；“hei...

2019-02-13 標簽：人工智能強化學習 DeepMind 4913 0

人工智能發(fā)展的正確方向是什么

神經(jīng)學家卡爾·弗里斯頓最初將自由能原理用在神經(jīng)科學，是為了治療神經(jīng)疾病以及合理的解釋世界，卻未想到數(shù)學化之后的自由能原理可以應用于人工智能領域，但對于許...

2018-12-28 標簽：人工智能強化學習 4807 0

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數(shù)字隔離技術(shù)常用于工業(yè)網(wǎng)絡環(huán)境的現(xiàn)場總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設備中，尤其是一些應用環(huán)境比較惡劣的場合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號和開關量信號的傳輸。另一個重要原因是保護器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點，選型及應用，各類數(shù)字隔離器件性能比較等內(nèi)容。
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