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電子發(fā)燒友網(wǎng)>汽車電子>什么是深度強化學習?深度強化學習在自動駕駛領域的應用

什么是深度強化學習?深度強化學習在自動駕駛領域的應用

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強化學習的風儲合作決策

在風儲配置給定前提下,研究風電與儲能系統(tǒng)如何有機合作的問題。核心在于風電與儲能組成混合系統(tǒng)參與電力交易,通過合作提升其市場競爭的能力。針對現(xiàn)有研究的不足,在具有過程化樣本的前提下,引入強化學習算法
2018-01-27 10:20:502

如何深度強化學習 人工智能和深度學習的進階

傳統(tǒng)上,強化學習在人工智能領域占據(jù)著一個合適的地位。但強化學習在過去幾年已開始在很多人工智能計劃中發(fā)揮更大的作用。
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簡單隨機搜索:無模型強化學習的高效途徑

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人工智能機器學習強化學習

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2018-05-30 06:53:001234

強化學習自動駕駛的應用

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自動駕駛的一個應用案例,無需3D地圖也無需規(guī)則,讓汽車從零開始在二十分鐘內(nèi)學會自動駕駛。
2018-07-10 09:00:294676

AI核心領域——強化學習的缺陷

前段時間,OpenAI的游戲機器人在Dota2的比賽中贏了人類的5人小組,取得了團隊勝利,是強化學習攻克的又一游戲里程碑。
2018-07-13 08:56:014439

什么是強化學習?純強化學習有意義嗎?強化學習有什么的致命缺陷?

強化學習是人工智能基本的子領域之一,在強化學習的框架中,智能體通過與環(huán)境互動,來學習采取何種動作能使其在給定環(huán)境中的長期獎勵最大化,就像在上述的棋盤游戲寓言中,你通過與棋盤的互動來學習
2018-07-15 10:56:3717105

OpenAI 把在模擬器中強化學習學到的方案遷移到機械手上

這些具有一定難度的任務 OpenAI 自己也在研究,他們認為這是深度強化學習發(fā)展到新時代之后可以作為新標桿的算法測試任務,而且也歡迎其它機構(gòu)與學校的研究人員一同研究這些任務,把深度強化學習的表現(xiàn)推上新的臺階。
2018-08-03 14:27:264303

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 10:12:435789

探討深度學習自動駕駛中的應用

深度強化學習的理論、自動駕駛技術(shù)的現(xiàn)狀以及問題、深度強化學習自動駕駛技術(shù)當中的應用及基于深度強化學習的禮讓自動駕駛研究。
2018-08-18 10:19:574854

強化學習環(huán)境研究,智能體玩游戲為什么厲害

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(shù)最大化訓練的。獎勵在智能體之外,各個環(huán)境中的獎勵各不相同。深度學習的成功大多是有密集并且有效的獎勵函數(shù),例如電子游戲中不斷增加的“分數(shù)”。
2018-08-18 11:38:573362

強化學習和監(jiān)督式學習, 非監(jiān)督式學習的區(qū)別

而這時,強化學習會在沒有任何標簽的情況下,通過先嘗試做出一些行為得到一個結(jié)果,通過這個結(jié)果是對還是錯的反饋,調(diào)整之前的行為,就這樣不斷的調(diào)整,算法能夠學習到在什么樣的情況下選擇什么樣的行為可以得到最好的結(jié)果。
2018-08-21 09:18:2519121

谷歌推出新的基于Tensorflow的強化學習框架,稱為Dopamine

強化學習(RL)研究在過去幾年取得了許多重大進展。強化學習的進步使得 AI 智能體能夠在一些游戲上超過人類,值得關(guān)注的例子包括 DeepMind 攻破 Atari 游戲的 DQN,在圍棋中獲得矚目的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero,以及在 Dota2 對戰(zhàn)人類職業(yè)玩家的Open AI Five。
2018-08-31 09:20:493497

Google強化學習框架,要滿足哪三大特性

強化學習是一種非常重要 AI 技術(shù),它能使用獎勵(或懲罰)來驅(qū)動智能體(agents)朝著特定目標前進,比如它訓練的 AI 系統(tǒng) AlphaGo 擊敗了頂尖圍棋選手,它也是 DeepMind 的深度
2018-09-03 14:06:302653

深度強化學習將如何控制機械臂的靈活動作

直接的強化學習方法很有吸引力,它無需過多假設,而且能自動掌握很多技能。由于這種方法除了建立函數(shù)無需其他信息,所以很容易在改進后的環(huán)境中重新學習技能,例如更換了目標物體或機械手。
2018-09-05 08:54:159616

基于目標圖像的視覺強化學習算法,讓機器人可以同時學習多個任務

強化學習是一種訓練主體最大化獎勵的學習機制,對于目標條件下的強化學習來說可以將獎勵函數(shù)設為當前狀態(tài)與目標狀態(tài)之間距離的反比函數(shù),那么最大化獎勵就對應著最小化與目標函數(shù)的距離。
2018-09-24 10:11:006779

用PopArt進行多任務深度強化學習

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,然后對預期獎勵做歸一化處理。雖然這種做法易于學習,但它也改變了智能體的目標。
2018-09-16 09:32:035334

基于強化學習的MADDPG算法原理及實現(xiàn)

之前接觸的強化學習算法都是單個智能體的強化學習算法,但是也有很多重要的應用場景牽涉到多個智能體之間的交互。
2018-11-02 16:18:1521016

如何構(gòu)建強化學習模型來訓練無人車算法

本文作者通過簡單的方式構(gòu)建了強化學習模型來訓練無人車算法,可以為初學者提供快速入門的經(jīng)驗。
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如何使用深度強化學習進行機械臂視覺抓取控制的優(yōu)化方法概述

針對提高視覺圖像特征與優(yōu)化控制之間契合度的問題,本文提出一種基于深度強化學習的機械臂視覺抓取控制優(yōu)化方法,可以自主地從與環(huán)境交互產(chǎn)生的視覺圖像中不斷學習特征提取,直接地將提取的特征應用于機械臂抓取
2018-12-19 15:23:5922

量化深度強化學習算法的泛化能力

OpenAI 近期發(fā)布了一個新的訓練環(huán)境 CoinRun,它提供了一個度量智能體將其學習經(jīng)驗活學活用到新情況的能力指標,而且還可以解決一項長期存在于強化學習中的疑難問題——即使是廣受贊譽的強化算法在訓練過程中也總是沒有運用監(jiān)督學習的技術(shù)。
2019-01-01 09:22:002122

如何測試強化學習智能體適應性

強化學習(RL)能通過獎勵或懲罰使智能體實現(xiàn)目標,并將它們學習到的經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到新環(huán)境中。
2018-12-24 09:29:562949

深度強化學習能讓機器人擁有人一樣的意識

了一種人工智能系統(tǒng),即通過深度強化學習學習走路,簡單來說,就是教“一個四足機器人來穿越熟悉和不熟悉的地形”。
2019-01-03 09:50:133286

使用加權(quán)密集連接卷積網(wǎng)絡的深度強化學習方法說明

針對深度強化學習中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)層數(shù)過深導致的梯度消失問題,提出一種將密集連接卷積網(wǎng)絡應用于強化學習的方法。首先,利用密集連接卷積網(wǎng)絡中的跨層連接結(jié)構(gòu)進行圖像特征的有效提?。蝗缓?,在密集連接
2019-01-23 10:41:513

對NAS任務中強化學習的效率進行深入思考

在一些情況下,我們會用策略函數(shù)(policy, 總得分,也就是搭建的網(wǎng)絡在測試集上的精度(accuracy),通過強化學習(Reinforcement Learning)這種通用黑盒算法來優(yōu)化。然而,因為強化學習本身具有數(shù)據(jù)利用率低的特點,這個優(yōu)化的過程往往需要大量的計算資源。
2019-01-28 09:54:224704

谷歌、DeepMind重磅推出PlaNet 強化學習新突破

Google AI 與 DeepMind 合作推出深度規(guī)劃網(wǎng)絡 (PlaNet),這是一個純粹基于模型的智能體,能從圖像輸入中學習世界模型,完成多項規(guī)劃任務,數(shù)據(jù)效率平均提升50倍,強化學習又一突破。
2019-02-17 09:30:283036

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(tǒng)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?!? opponent modeling) 時使用了遞歸推理,但由于算法復雜和計算力所限,目前還尚未有人在多智體深度強化學習 (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning) 的對手建模中使用遞歸推理。
2019-03-05 08:52:434556

深度強化學習是否已經(jīng)到達盡頭?

近日,Reddit一位網(wǎng)友根據(jù)近期OpenAI Five、AlphaStar的表現(xiàn),提出“深度強化學習是否已經(jīng)到達盡頭”的問題。
2019-05-10 16:34:592313

DeepMind 綜述深度強化學習 智能體和人類相似度竟然如此高

近年來,深度強化學習(Deep reinforcement learning)方法在人工智能方面取得了矚目的成就,從 Atari 游戲、到圍棋、再到無限制撲克等領域,AI 的表現(xiàn)都大大超越了專業(yè)選手,這一進展引起了眾多認知科學家的關(guān)注。
2019-05-30 17:29:352550

DeepMind 綜述深度強化學習:智能體和人類相似度竟然如此高!

近年來,深度強化學習(Deep reinforcement learning)方法在人工智能方面取得了矚目的成就
2019-06-03 14:36:052619

谷歌發(fā)布非政策強化學習算法OPC的最新研究機器學習即將開辟新篇章?

在谷歌最新的論文中,研究人員提出了“非政策強化學習”算法OPC,它是強化學習的一種變體,它能夠評估哪種機器學習模型將產(chǎn)生最好的結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示,OPC比基線機器學習算法有著顯著的提高,更加穩(wěn)健可靠。
2019-06-22 11:17:083374

深度學習的起源與先行者

深度學習也增強了強化學習這一已存在的領域。
2019-07-11 16:06:461463

深度強化學習給推薦系統(tǒng)以及CTR預估工業(yè)界帶來的最新進展

所以,Google這兩篇強化學習應用于YouTube推薦論文的出現(xiàn)給大家?guī)砹吮容^振奮人心的希望。首先,論文中宣稱效果對比使用的Baseline就是YouTube推薦線上最新的深度學習模型;
2019-07-18 11:11:008388

強化學習應用中對話系統(tǒng)的用戶模擬器

近幾年來,強化學習在任務導向型對話系統(tǒng)中得到了廣泛的應用,對話系統(tǒng)通常被統(tǒng)計建模成為一個 馬爾科夫決策過程(Markov Decision Process)模型,通過隨機優(yōu)化的方法來學習對話策略。
2019-08-06 14:16:291836

深度學習技術(shù)與自動駕駛設計的結(jié)合

在過去的十年里,自動駕駛汽車技術(shù)取得了越來越快的進步,主要得益于深度學習和人工智能領域的進步。作者就自動駕駛中使用的深度學習技術(shù)的現(xiàn)狀以及基于人工智能的自驅(qū)動結(jié)構(gòu)、卷積和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡、深度強化學習
2019-10-28 16:07:191831

關(guān)于深度強化學習的概念以及它的工作原理

深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分,都已經(jīng)得到廣泛的研究和應用。
2020-01-30 09:53:005546

深度強化學習你知道是什么嗎

強化學習非常適合實現(xiàn)自主決策,相比之下監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習技術(shù)則無法獨立完成此項工作。
2019-12-10 14:34:571092

人工智能之深度強化學習DRL的解析

深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分,都已經(jīng)得到廣泛的研究和應用。
2020-01-24 10:46:004734

懶惰強化學習算法在發(fā)電調(diào)控REG框架的應用

惰性是人類的天性,然而惰性能讓人類無需過于復雜的練習就能學習某項技能,對于人工智能而言,是否可有基于惰性的快速學習的方法?本文提出一種懶惰強化學習(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。
2020-01-16 17:40:00745

深度強化學習的筆記資料免費下載

本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是深度強化學習的筆記資料免費下載。
2020-03-10 08:00:000

人工智能的強化學習要點

強化學習(RL)是現(xiàn)代人工智能領域中最熱門的研究主題之一,其普及度還在不斷增長。 讓我們看一下開始學習RL需要了解的5件事。
2020-05-04 18:14:003117

深度強化學習的概念和工作原理的詳細資料說明

深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分,都已經(jīng)得到廣泛的研究和應用。強化學習RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學習得到一個最優(yōu)策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。
2020-05-16 09:20:403149

深度強化學習到底是什么?它的工作原理是怎么樣的

深度學習DL是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。深度學習DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分,都已經(jīng)得到廣泛的研究和應用。強化學習RL是通過對未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學習得到一個最優(yōu)策略。強化學習是機器學習中一種快速、高效且不可替代的學習算法。
2020-06-13 11:39:405526

復雜應用中運用人工智能核心 強化學習

近期,有不少報道強化學習算法在 GO、Dota 2 和 Starcraft 2 等一系列游戲中打敗了專業(yè)玩家的新聞。強化學習是一種機器學習類型,能夠在電子游戲、機器人、自動駕駛等復雜應用中運用人工智能。
2020-07-27 08:50:15714

基于PPO強化學習算法的AI應用案例

Viet Nguyen就是其中一個。這位來自德國的程序員表示自己只玩到了第9個關(guān)卡。因此,他決定利用強化學習AI算法來幫他完成未通關(guān)的遺憾。
2020-07-29 09:30:162429

AI能在單臺計算機訓練 深度強化學習對處理尤為苛刻

訓練最新 AI 系統(tǒng)需要驚人的計算資源,這意味著囊中羞澀的學術(shù)界實驗室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學家在單臺計算機上訓練先機的 AI。2018 年 OpenAI 報告每 3.4 個月訓練最強大 AI 所需的處理能力會翻一番,其中深度強化學習對處理尤為苛刻。
2020-07-29 09:45:38580

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 14:21:065741

一文詳談機器學習強化學習

強化學習屬于機器學習中的一個子集,它使代理能夠理解在特定環(huán)境中執(zhí)行特定操作的相應結(jié)果。目前,相當一部分機器人就在使用強化學習掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:491552

83篇文獻、萬字總結(jié)強化學習之路

深度強化學習深度學習強化學習相結(jié)合的產(chǎn)物,它集成了深度學習在視覺等感知問題上強大的理解能力,以及強化學習的決策能力,實現(xiàn)了...
2020-12-10 18:32:50374

DeepMind發(fā)布強化學習庫RLax

RLax(發(fā)音為“ relax”)是建立在JAX之上的庫,它公開了用于實施強化學習智能體的有用構(gòu)建塊。。報道:深度強化學習實驗室作者:DeepRL ...
2020-12-10 18:43:23499

強化學習在智能對話上的應用介紹

本文主要介紹深度強化學習在任務型對話上的應用,兩者的結(jié)合點主要是將深度強化學習應用于任務型對話的策略學習上來源:騰訊技術(shù)工程微信號
2020-12-10 19:02:45781

機器學習中的無模型強化學習算法及研究綜述

強化學習( Reinforcement learning,RL)作為機器學習領域中與監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習并列的第三種學習范式,通過與環(huán)境進行交互來學習,最終將累積收益最大化。常用的強化學習算法分為
2021-04-08 11:41:5811

模型化深度強化學習應用研究綜述

深度強化學習(DRL)作為機器學習的重要分攴,在 Alphago擊敗人類后受到了廣泛關(guān)注。DRL以種試錯機制與環(huán)境進行交互,并通過最大化累積獎賞最終得到最優(yōu)策略。強化學習可分為無模型強化學習和模型
2021-04-12 11:01:529

當機器人遇見強化學習,會碰出怎樣的火花?

當機器人遇見強化學習,會碰出怎樣的火花? 一名叫 Cassie 的機器人,給出了生動演繹。 最近,24 歲的中國南昌小伙李鐘毓和其所在團隊,用強化學習教 Cassie 走路 ,目前它已學會蹲伏走路
2021-04-13 09:35:092164

基于深度強化學習的路口單交叉信號控制

利用深度強化學習技術(shù)實現(xiàn)路口信號控制是智能交通領域的硏究熱點?,F(xiàn)有硏究大多利用強化學習來全面刻畫交通狀態(tài)以及設計有效強化學習算法以解決信號配時問題,但這些研究往往忽略了信號燈狀態(tài)對動作選擇的影響以及
2021-04-23 15:30:5321

基于強化學習的壯語詞標注方法

目前壯語智能信息處理研究處于起步階段,缺乏自動詞性標注方法。針對壯語標注語料匱乏、人工標注費時費力而機器標注性能較差的現(xiàn)狀,提出一種基于強化學習的壯語詞性標注方法。依據(jù)壯語的文法特點和中文賓州
2021-05-14 11:29:3514

基于深度強化學習仿真集成的壓邊力控制模型

壓邊為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量,釆用深度強化學習的方法進行拉深過程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強化學習與有限元仿真集成的壓邊力控制模型,結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡的感知能力與強化學習的決策能力,進行
2021-05-27 10:32:390

一種新型的多智能體深度強化學習算法

一種新型的多智能體深度強化學習算法
2021-06-23 10:42:4736

基于深度強化學習的無人機控制律設計方法

基于深度強化學習的無人機控制律設計方法
2021-06-23 14:59:1046

基于強化學習的虛擬場景角色乒乓球訓練

基于強化學習的虛擬場景角色乒乓球訓練
2021-06-27 11:34:3362

使用Matlab進行強化學習電子版資源下載

使用Matlab進行強化學習電子版資源下載
2021-07-16 11:17:090

自動化學報》—多Agent深度強化學習綜述

多Agent 深度強化學習綜述 來源:《自動化學報》,作者梁星星等 摘 要?近年來,深度強化學習(Deep reinforcement learning,DRL) 在諸多復雜序貫決策問題中取得巨大
2022-01-18 10:08:011226

Oneflow 實現(xiàn)強化學習玩 Flappy Bird 小游戲

本文主要內(nèi)容是如何用Oenflow去復現(xiàn)強化學習玩 Flappy Bird 小游戲這篇論文的算法關(guān)鍵部分,還有記錄復現(xiàn)過程中一些踩過的坑。
2022-01-26 18:19:342

強化學習的基礎知識和6種基本算法解釋

來源:DeepHub IMBA 強化學習的基礎知識和概念簡介(無模型、在線學習、離線強化學習等) 機器學習(ML)分為三個分支:監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習強化學習。 監(jiān)督學習(SL) : 關(guān)注在給
2022-12-20 14:00:02828

ESP32上的深度強化學習

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《ESP32上的深度強化學習.zip》資料免費下載
2022-12-27 10:31:450

7個流行的強化學習算法及代碼實現(xiàn)

作者:Siddhartha Pramanik 來源:DeepHub IMBA 目前流行的強化學習算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。這些算法
2023-02-03 20:15:06746

強化學習與智能駕駛決策規(guī)劃

一套泛化能力強的決策規(guī)劃機制是智能駕駛目前面臨的難點之一。強化學習是一種從經(jīng)驗中總結(jié)的學習方式,并從長遠的角度出發(fā),尋找解決問題的最優(yōu)方案。近些年來,強化學習在人工智能領域取得了重大突破,因而成為了解決智能駕駛決策規(guī)劃問題的一種新的思路。
2023-02-08 14:05:161440

徹底改變算法交易:強化學習的力量

強化學習(RL)是人工智能的一個子領域,專注于決策過程。與其他形式的機器學習相比,強化學習模型通過與環(huán)境交互并以獎勵或懲罰的形式接收反饋來學習
2023-06-09 09:23:23355

ICLR 2023 Spotlight|節(jié)省95%訓練開銷,清華黃隆波團隊提出強化學習專用稀疏訓練框架RLx2

,可以節(jié)省至多 95% 的訓練開銷。 深度強化學習模型的訓練通常需要很高的計算成本,因此對深度強化學習模型進行稀疏化處理具有加快訓練速度和拓展模型部署的巨大潛力。 然而現(xiàn)有的生成小型模型的方法主要基于知識蒸餾,即通過迭
2023-06-11 21:40:02356

基于深度強化學習的視覺反饋機械臂抓取系統(tǒng)

機械臂抓取擺放及堆疊物體是智能工廠流水線上常見的工序,可以有效的提升生產(chǎn)效率,本文針對機械臂的抓取擺放、抓取堆疊等常見任務,結(jié)合深度強化學習及視覺反饋,采用AprilTag視覺標簽、后視經(jīng)驗回放機制
2023-06-12 11:25:221216

強化學習的基礎知識和6種基本算法解釋

來源:DeepHubIMBA強化學習的基礎知識和概念簡介(無模型、在線學習、離線強化學習等)機器學習(ML)分為三個分支:監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習強化學習。監(jiān)督學習(SL):關(guān)注在給定標記訓練數(shù)據(jù)
2023-01-05 14:54:05419

人工智能強化學習開源分享

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《人工智能強化學習開源分享.zip》資料免費下載
2023-06-20 09:27:281

基于強化學習的目標檢測算法案例

摘要:基于強化學習的目標檢測算法在檢測過程中通常采用預定義搜索行為,其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一,導致目標檢測精確度較低。為此,在基于深度強化學習的視覺目標檢測算法基礎上,提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020

模擬矩陣在深度強化學習智能控制系統(tǒng)中的應用

訊維模擬矩陣在深度強化學習智能控制系統(tǒng)中的應用主要是通過構(gòu)建一個包含多種環(huán)境信息和動作空間的模擬矩陣,來模擬和預測深度強化學習智能控制系統(tǒng)在不同環(huán)境下的表現(xiàn)和效果,從而優(yōu)化控制策略和提高系統(tǒng)的性能
2023-09-04 14:26:36295

NeurIPS 2023 | 擴散模型解決多任務強化學習問題

擴散模型(diffusion model)在 CV 領域甚至 NLP 領域都已經(jīng)有了令人印象深刻的表現(xiàn)。最近的一些工作開始將 diffusion model 用于強化學習(RL)中來解決序列決策問題
2023-10-02 10:45:02403

什么是強化學習

強化學習是機器學習的方式之一,它與監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習并列,是三種機器學習訓練方法之一。 在圍棋上擊敗世界第一李世石的 AlphaGo、在《星際爭霸2》中以 10:1 擊敗了人類頂級職業(yè)玩家
2023-10-30 11:36:401050

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