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標(biāo)簽 > 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
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本節(jié)概述機(jī)器學(xué)習(xí)及其三個(gè)分類(監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí))。首先,與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的術(shù)語(yǔ)有人工智能(Artificial Intelligence,A...
2020-08-14 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2.5萬(wàn) 0
史上最強(qiáng)棋類AI降臨!也是迄今最強(qiáng)的棋類AI——AlphaZero
“盡管MCTS已經(jīng)成為圍棋程序中的標(biāo)準(zhǔn)搜索方法,但迄今為止,幾乎沒(méi)有證據(jù)表明它在國(guó)際象棋或?qū)⑵逯杏杏?。”Campbell寫(xiě)道:“DeepMind展示了深...
2018-12-08 標(biāo)簽:AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)DeepMind 1.8萬(wàn) 0
薩頓科普了強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),并談到了這項(xiàng)技術(shù)的潛力和發(fā)展方向
薩頓在專訪中(再次)科普了強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),并談到了這項(xiàng)技術(shù)的潛力,以及接下來(lái)的發(fā)展方向:預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)
2017-12-27 標(biāo)簽:強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.2萬(wàn) 0
OpenAI發(fā)布Neural MMO—一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的大型多智能體游戲環(huán)境
其中,持久性和規(guī)?;瘜⑹翘接懙年P(guān)鍵屬性,但研究者們還需要更好的基準(zhǔn)測(cè)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(xué)習(xí)進(jìn)度。這一游戲類型(MMO:大型多...
2019-03-06 標(biāo)簽:人工智能智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.2萬(wàn) 0
利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和Unity 3D游戲引擎開(kāi)發(fā)一款自主收集垃圾的機(jī)器人
機(jī)器人最初不太能分清楚要將哪種物品歸為垃圾,后來(lái),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將RBG圖像映射到語(yǔ)義分割圖,能夠有效獲得此信息。用數(shù)據(jù)通過(guò)Semantic Segmenta...
2019-03-21 標(biāo)簽:機(jī)器人計(jì)算機(jī)視覺(jué)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
DeepMind終于公開(kāi)了它聯(lián)合UCL的“高級(jí)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)課程”!
在深度學(xué)習(xí)部分,課程簡(jiǎn)要介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和使用TensorFlow的監(jiān)督學(xué)習(xí),然后講授卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、端到端并基于能量的學(xué)習(xí)、優(yōu)化方法、無(wú)監(jiān)督...
2018-11-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)DeepMind 8764 0
AAAI 2019已經(jīng)在美國(guó)夏威夷拉開(kāi)了帷幕,AAAI 2019最佳論文公布
有限時(shí)域前瞻策略(Finite-horizon lookahead policies)已經(jīng)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中得到廣泛應(yīng)用,并取得了令人印象深刻的實(shí)證成果。通常...
2019-01-29 標(biāo)簽:人工智能論文強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7530 0
ICLR 2018和ICRA 2018兩個(gè)會(huì)議進(jìn)行比較
從抽象點(diǎn)的觀點(diǎn)來(lái)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(luò)。 Minimax優(yōu)化不是一個(gè)新的想法。它已經(jīng)存在很久了。新的東西是,深度...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6974 0
不過(guò),深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)往往需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),以及已知答案的帶標(biāo)簽樣本,才能正常地工作。并且,它們目前尚無(wú)法完全模仿人類學(xué)習(xí)和運(yùn)用智慧的方式。
2020-08-28 標(biāo)簽:算法強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6942 0
強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父Richard Sutton總結(jié)AI研究“苦澀教訓(xùn)”
人類不會(huì)犯這樣的錯(cuò)誤,因?yàn)樗麄冎劳\?chē)標(biāo)志是紅色的,限速標(biāo)志是白色的。CNN 并不知道這一點(diǎn),因?yàn)橄鄼C(jī)中的像素顏色和物體的實(shí)際顏色之間的關(guān)系是一種非常復(fù)...
2019-03-22 標(biāo)簽:機(jī)器人智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6807 0
關(guān)于AlphaStar你最應(yīng)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(zāi)難性遺忘?這與agent的數(shù)量有多大關(guān)系,或者只需要幾個(gè)agent就可以保持魯棒性?有...
2019-01-28 標(biāo)簽:AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)DeepMind 6768 0
文本生成領(lǐng)域一些常見(jiàn)的模型進(jìn)行了梳理和介紹
最基礎(chǔ)的 Seq2Seq模型 包含了三個(gè)部分, Encoder、Decoder 以及連接兩者的中間狀態(tài)向量 C,Encoder通過(guò)學(xué)習(xí)輸入,將其編碼成一...
2020-08-28 標(biāo)簽:模型文本強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6731 0
強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)(Deep Reinforcement Learning, DRL)迅速成為人工智能界的焦點(diǎn)。
2018-08-09 標(biāo)簽:人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6552 0
人工智能知識(shí)樹(shù) v1.0是整理了從零到一的學(xué)習(xí)內(nèi)容
這份人工智能知識(shí)樹(shù) v1.0 是整理了從零到一的學(xué)習(xí)內(nèi)容,主要包括統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列、機(jī)器視覺(jué)、圖嵌入/圖的表示學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)...
2019-06-07 標(biāo)簽:人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 6219 0
毫不夸張地說(shuō),2019年人工智能的現(xiàn)狀就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)回歸的一年。簡(jiǎn)單介紹一下強(qiáng)化學(xué)習(xí),它是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)領(lǐng)域,強(qiáng)調(diào)如何基于環(huán)境而行動(dòng),以取得最大化的預(yù)期...
2020-07-11 標(biāo)簽:人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5456 0
強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛的應(yīng)用
自動(dòng)駕駛汽車(chē)首先是人工智能問(wèn)題,而強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支,是多學(xué)科多領(lǐng)域交叉的一個(gè)產(chǎn)物。今天人工智能頭條給大家介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛的一個(gè)應(yīng)用...
2018-07-10 標(biāo)簽:自動(dòng)駕駛強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5308 0
限制AI技術(shù)出口并不能遏制中國(guó)發(fā)展
人工智能已成為全球科技發(fā)展的趨勢(shì),各國(guó)爭(zhēng)相為在這一領(lǐng)域占有一席之地。
2018-11-26 標(biāo)簽:人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5158 0
暢想機(jī)器人的未來(lái),我們與它們又會(huì)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(diǎn)點(diǎn)懊悔。也就是說(shuō),如果機(jī)器人搶走了我們所有的工作怎么辦?畢竟,即使是白領(lǐng),也不能免受超人工...
2018-06-08 標(biāo)簽:機(jī)器人人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5127 0
星際爭(zhēng)霸2頂級(jí)人工智能AlphaStar帶來(lái)哪些新思路?
另一種理解方式是,游戲信息被組織成若干個(gè)網(wǎng)格,每份網(wǎng)格代表某一項(xiàng)特定信息(見(jiàn)上圖右側(cè))。比如說(shuō)“fog-of-war”網(wǎng)格代表是否存在戰(zhàn)爭(zhēng)迷霧;“hei...
2019-02-13 標(biāo)簽:人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)DeepMind 4912 0
神經(jīng)學(xué)家卡爾·弗里斯頓最初將自由能原理用在神經(jīng)科學(xué),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(xué)化之后的自由能原理可以應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域,但對(duì)于許...
2018-12-28 標(biāo)簽:人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4805 0
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