使用Isaac Gym來(lái)強(qiáng)化學(xué)習(xí)mycobot抓取任務(wù)
2023-04-11 14:57:12
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什么是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)? 眾所周知，人類(lèi)擅長(zhǎng)解決各種挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，從低級(jí)的運(yùn)動(dòng)控制(如：步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級(jí)的認(rèn)知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:501002 
Facebook近日推出ReAgent強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning）工具包，首次通過(guò)收集離線反饋（offline feedback）來(lái)實(shí)現(xiàn)策略評(píng)估（policy evaluation）。
2019-10-19 09:38:411347 現(xiàn)在說(shuō)AI是未來(lái)人類(lèi)技術(shù)進(jìn)步的一大方向，相信大家都不會(huì)反對(duì)。說(shuō)到AI和芯片技術(shù)的關(guān)系，我覺(jué)得主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，AI的發(fā)展要求芯片技術(shù)不斷進(jìn)步；第二，AI可以幫助芯片技術(shù)向前發(fā)展。
2019-08-12 06:38:51
的發(fā)展，一個(gè)好的 AI 技術(shù)產(chǎn)品該如何迭代與運(yùn)營(yíng)……
為了能夠與廣大開(kāi)發(fā)者一起更好地?fù)肀?AI 技術(shù)的發(fā)展，5 月 13 日，由天工開(kāi)物開(kāi)源基金會(huì)、開(kāi)源中國(guó)社區(qū)聯(lián)合發(fā)起的，面向廣大開(kāi)發(fā)者的中國(guó)開(kāi)源未來(lái)
2023-05-09 09:49:41
不斷變化的，因此深度學(xué)習(xí)是人工智能AI的重要組成部分?？梢哉f(shuō)人腦視覺(jué)系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、圖像增強(qiáng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型壓縮、視頻理解、人臉技術(shù)、三維視覺(jué)、SLAM、GAN、GNN等。
2020-11-27 11:54:42
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
如何訓(xùn)練AI玩飛機(jī)大戰(zhàn)游戲（創(chuàng)號(hào)版）
2019-07-01 12:27:34
怎么在labview前面板寫(xiě)一些字主要是為了前面板更好看一些 用的是labview8.5 ？
2012-05-08 10:50:09
時(shí)間安排大綱具體內(nèi)容實(shí)操案例三天關(guān)鍵點(diǎn)1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程2.馬爾可夫決策過(guò)程3.動(dòng)態(tài)規(guī)劃4.無(wú)模型預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)5.無(wú)模型控制學(xué)習(xí)6.價(jià)值函數(shù)逼近7.策略梯度方法8.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)-DQN算法系列9.
2022-04-21 14:57:39
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報(bào)到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-10 13:42:26
電化學(xué)傳感器用來(lái)測(cè)定目標(biāo)分子或物質(zhì)的電學(xué)和電化學(xué)性質(zhì)，從而進(jìn)行定性和定量的分析和測(cè)量。電化學(xué)傳感器的發(fā)展具有悠久的歷史，它的基本理論和技術(shù)發(fā)展與電分析化學(xué)密切相關(guān)，最早的電化學(xué)傳感器可以追溯到20世紀(jì)50年代，并隨著微電子和材料加工技術(shù)不斷更新而發(fā)展。
2020-03-25 06:17:18
AI是如何設(shè)計(jì)微波集成電路的AI能學(xué)會(huì)設(shè)計(jì)集成電路，靠的是一個(gè)“基于聚類(lèi)和異步的優(yōu)勢(shì)行動(dòng)者評(píng)論家算法模型”。文章介紹道，該模型包含兩部分——聚類(lèi)算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中，聚類(lèi)算法用來(lái)對(duì)網(wǎng)格化
2019-08-16 07:00:00
針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在連續(xù)狀態(tài)連續(xù)動(dòng)作空間中的維度災(zāi)難問(wèn)題，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法作為值函數(shù)逼近策略，設(shè)計(jì)了自動(dòng)駕駛儀。并引入動(dòng)作池機(jī)制，有效避免飛行仿真中危險(xiǎn)動(dòng)作的發(fā)生。首先
2013-06-25 16:27:22
27 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在RoboCup帶球任務(wù)中的應(yīng)用_劉飛
2017-03-14 08:00:000 界聲譽(yù)卓著。在此前接受CSDN采訪時(shí)，楊強(qiáng)介紹了他目前的主要工作致力于一個(gè)將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）體系的研究。那么，這個(gè)技術(shù)框架對(duì)工業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用有什么用的實(shí)際意義？在本文中，CSDN結(jié)合楊強(qiáng)的另外一個(gè)身份國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)
2017-10-09 18:23:180 與監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)不同，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，研究人員通過(guò)讓一個(gè)代理與環(huán)境交互來(lái)訓(xùn)練模型。當(dāng)代理的行為產(chǎn)生期望的結(jié)果時(shí)，它得到正反饋。例如，代理人獲得一個(gè)點(diǎn)數(shù)或贏得一場(chǎng)比賽的獎(jiǎng)勵(lì)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，研究人員加強(qiáng)了代理人的良好行為。
2018-07-13 09:33:0024319 
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL自提出以來(lái)， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點(diǎn)和高度，成為人工智能歷史上一個(gè)新的里程碑。因此，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0027596 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 09:07:1510857 針對(duì)路徑規(guī)劃算法收斂速度慢及效率低的問(wèn)題，提出了一種基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)及人工勢(shì)場(chǎng)的多Agent路徑規(guī)劃算法。首先，將多Agent的運(yùn)行環(huán)境虛擬為一個(gè)人工勢(shì)能場(chǎng)，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)確定每點(diǎn)的勢(shì)能值，它代表最優(yōu)
2017-12-27 14:32:020 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結(jié)合的多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，LS-SVM獲得的最優(yōu)學(xué)習(xí)策略作為L(zhǎng)CS的初始規(guī)則集。LCS通過(guò)與環(huán)境的交互，能更快發(fā)現(xiàn)指導(dǎo)多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的規(guī)則，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 在風(fēng)儲(chǔ)配置給定前提下，研究風(fēng)電與儲(chǔ)能系統(tǒng)如何有機(jī)合作的問(wèn)題。核心在于風(fēng)電與儲(chǔ)能組成混合系統(tǒng)參與電力交易，通過(guò)合作提升其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的能力。針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，在具有過(guò)程化樣本的前提下，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2018-01-27 10:20:502 傳統(tǒng)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域占據(jù)著一個(gè)合適的地位。但強(qiáng)化學(xué)習(xí)在過(guò)去幾年已開(kāi)始在很多人工智能計(jì)劃中發(fā)揮更大的作用。
2018-03-03 14:16:563924 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同于連接主義學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，主要表現(xiàn)在教師信號(hào)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)中由環(huán)境提供的強(qiáng)化信號(hào)是對(duì)產(chǎn)生動(dòng)作的好壞作一種評(píng)價(jià)
2018-05-30 06:53:001234 Facebook近日宣布，將于近期開(kāi)源PyTorch 1.0 AI框架，據(jù)悉，該框架是PyTorch與Caffe 2的結(jié)合，可以讓開(kāi)發(fā)者無(wú)需遷移就從研究轉(zhuǎn)為生產(chǎn)。
2018-05-08 14:58:433182 導(dǎo)讀： Facebook近日宣布，將于近期開(kāi)源PyTorch 1．0 AI框架，據(jù)悉，該框架是PyTorch與Caffe 2的結(jié)合，可以讓開(kāi)發(fā)者無(wú)需遷移就從研究轉(zhuǎn)為生產(chǎn)。 Facebook近日宣布
2018-06-18 10:30:002901 當(dāng)我們使用虛擬的計(jì)算機(jī)屏幕和隨機(jī)選擇的圖像來(lái)模擬一個(gè)非常相似的測(cè)試時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，我們的“元強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體”（meta-RL agent）似乎是以類(lèi)似于Harlow實(shí)驗(yàn)中的動(dòng)物的方式在學(xué)習(xí)，甚至在被顯示以前從未見(jiàn)過(guò)的全新圖像時(shí)也是如此。
2018-05-16 09:03:394475 
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)用案例，無(wú)需3D地圖也無(wú)需規(guī)則，讓汽車(chē)從零開(kāi)始在二十分鐘內(nèi)學(xué)會(huì)自動(dòng)駕駛。
2018-07-10 09:00:294676 
前段時(shí)間，OpenAI的游戲機(jī)器人在Dota2的比賽中贏了人類(lèi)的5人小組，取得了團(tuán)隊(duì)勝利，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)攻克的又一游戲里程碑。
2018-07-13 08:56:014439 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能基本的子領(lǐng)域之一，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架中，智能體通過(guò)與環(huán)境互動(dòng)，來(lái)學(xué)習(xí)采取何種動(dòng)作能使其在給定環(huán)境中的長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)最大化，就像在上述的棋盤(pán)游戲寓言中，你通過(guò)與棋盤(pán)的互動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)。
2018-07-15 10:56:3717106 
這些具有一定難度的任務(wù) OpenAI 自己也在研究，他們認(rèn)為這是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展到新時(shí)代之后可以作為新標(biāo)桿的算法測(cè)試任務(wù)，而且也歡迎其它機(jī)構(gòu)與學(xué)校的研究人員一同研究這些任務(wù)，把深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的表現(xiàn)推上新的臺(tái)階。
2018-08-03 14:27:264305 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 10:12:435789 強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為一種常用的訓(xùn)練智能體的方法，能夠完成很多復(fù)雜的任務(wù)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的策略是通過(guò)將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)最大化訓(xùn)練的。獎(jiǎng)勵(lì)在智能體之外，各個(gè)環(huán)境中的獎(jiǎng)勵(lì)各不相同。深度學(xué)習(xí)的成功大多是有密集并且有效的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，例如電子游戲中不斷增加的“分?jǐn)?shù)”。
2018-08-18 11:38:573362 而這時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)在沒(méi)有任何標(biāo)簽的情況下，通過(guò)先嘗試做出一些行為得到一個(gè)結(jié)果，通過(guò)這個(gè)結(jié)果是對(duì)還是錯(cuò)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(xué)習(xí)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 09:18:2519123 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）研究在過(guò)去幾年取得了許多重大進(jìn)展。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的進(jìn)步使得 AI 智能體能夠在一些游戲上超過(guò)人類(lèi)，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(duì)戰(zhàn)人類(lèi)職業(yè)玩家的Open AI Five。
2018-08-31 09:20:493498 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種非常重要 AI 技術(shù)，它能使用獎(jiǎng)勵(lì)（或懲罰）來(lái)驅(qū)動(dòng)智能體（agents）朝著特定目標(biāo)前進(jìn)，比如它訓(xùn)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 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種訓(xùn)練主體最大化獎(jiǎng)勵(lì)的學(xué)習(xí)機(jī)制，對(duì)于目標(biāo)條件下的強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)可以將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)為當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間距離的反比函數(shù)，那么最大化獎(jiǎng)勵(lì)就對(duì)應(yīng)著最小化與目標(biāo)函數(shù)的距離。
2018-09-24 10:11:006779 之前接觸的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法都是單個(gè)智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，但是也有很多重要的應(yīng)用場(chǎng)景牽涉到多個(gè)智能體之間的交互。
2018-11-02 16:18:1521016 本文作者通過(guò)簡(jiǎn)單的方式構(gòu)建了強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型來(lái)訓(xùn)練無(wú)人車(chē)算法，可以為初學(xué)者提供快速入門(mén)的經(jīng)驗(yàn)。
2018-11-12 14:47:394570 OpenAI 近期發(fā)布了一個(gè)新的訓(xùn)練環(huán)境 CoinRun，它提供了一個(gè)度量智能體將其學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)活學(xué)活用到新情況的能力指標(biāo)，而且還可以解決一項(xiàng)長(zhǎng)期存在于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的疑難問(wèn)題——即使是廣受贊譽(yù)的強(qiáng)化算法在訓(xùn)練過(guò)程中也總是沒(méi)有運(yùn)用監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)。
2019-01-01 09:22:002122 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）能通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰使智能體實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，并將它們學(xué)習(xí)到的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)移到新環(huán)境中。
2018-12-24 09:29:562949 Facebook 還開(kāi)源了 Horizon ，這是一個(gè)基于 PyTorch 1.0 構(gòu)建的端到端平臺(tái)，也是第一個(gè)使用應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）來(lái)優(yōu)化大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境中的系統(tǒng)的平臺(tái)。同時(shí)還擴(kuò)展了 ONNX
2019-01-09 16:12:254213 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面，Facebook開(kāi)發(fā)了Horizon框架，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大規(guī)模生成系統(tǒng)中進(jìn)行優(yōu)化。它吸收了研究領(lǐng)域大量使用的基于決策的方式，并應(yīng)用于十億級(jí)別的數(shù)據(jù)集上。在部署了這套框架后，使得優(yōu)化視頻流和信息流更為高效。這套工具的開(kāi)源搭建了強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究和產(chǎn)品化之間的橋梁。
2019-01-11 09:37:134131 在一些情況下，我們會(huì)用策略函數(shù)（policy， 總得分，也就是搭建的網(wǎng)絡(luò)在測(cè)試集上的精度（accuracy），通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）這種通用黑盒算法來(lái)優(yōu)化。然而，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">強(qiáng)化學(xué)習(xí)本身具有數(shù)據(jù)利用率低的特點(diǎn)，這個(gè)優(yōu)化的過(guò)程往往需要大量的計(jì)算資源。
2019-01-28 09:54:224705 Google AI 與 DeepMind 合作推出深度規(guī)劃網(wǎng)絡(luò) (PlaNet)，這是一個(gè)純粹基于模型的智能體，能從圖像輸入中學(xué)習(xí)世界模型，完成多項(xiàng)規(guī)劃任務(wù)，數(shù)據(jù)效率平均提升50倍，強(qiáng)化學(xué)習(xí)又一突破。
2019-02-17 09:30:283036 
在傳統(tǒng)的多智體學(xué)習(xí)過(guò)程當(dāng)中，有研究者在對(duì)其他智能體建模 (也即“對(duì)手建?！? opponent modeling) 時(shí)使用了遞歸推理，但由于算法復(fù)雜和計(jì)算力所限，目前還尚未有人在多智體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning) 的對(duì)手建模中使用遞歸推理。
2019-03-05 08:52:434556 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(qiáng)化學(xué)習(xí)是否已經(jīng)到達(dá)盡頭”的問(wèn)題。
2019-05-10 16:34:592313 該強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境的核心是一種先進(jìn)的足球游戲模擬，稱為“足球引擎”，它基于一個(gè)足球游戲版本經(jīng)大量修改而成。根據(jù)兩支對(duì)方球隊(duì)的輸入動(dòng)作，模擬了足球比賽中的常見(jiàn)事件和場(chǎng)景，包括進(jìn)球、犯規(guī)、角球和點(diǎn)球、越位等。
2019-06-15 10:33:183947 在谷歌最新的論文中，研究人員提出了“非政策強(qiáng)化學(xué)習(xí)”算法OPC，它是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一種變體，它能夠評(píng)估哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型將產(chǎn)生最好的結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，OPC比基線機(jī)器學(xué)習(xí)算法有著顯著的提高，更加穩(wěn)健可靠。
2019-06-22 11:17:083374 Facebook AI近期對(duì)機(jī)器人技術(shù)非常熱衷，剛剛又開(kāi)源了機(jī)器人框架PyRobot，該框架是與卡內(nèi)基梅隆大學(xué)合作創(chuàng)建，可運(yùn)行由Facebook的機(jī)器學(xué)習(xí)框架PyTorch訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。
2019-06-24 15:14:213675 近幾年來(lái)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，對(duì)話系統(tǒng)通常被統(tǒng)計(jì)建模成為一個(gè) 馬爾科夫決策過(guò)程（Markov Decision Process）模型，通過(guò)隨機(jī)優(yōu)化的方法來(lái)學(xué)習(xí)對(duì)話策略。
2019-08-06 14:16:291836 Horizon社交VR世界將會(huì)進(jìn)入Oculus Quest和Rift Platform，2020年正式上線。為了專心打造新的VR體驗(yàn)，Facebook決定10月25日關(guān)閉Facebook Spaces和Oculus Rooms。
2019-09-26 16:55:393056 強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無(wú)法獨(dú)立完成此項(xiàng)工作。
2019-12-10 14:34:571092 Facebook AI Research(FAIR)開(kāi)發(fā)了一種新的AI，在與Hanabi對(duì)抗時(shí)產(chǎn)生了令人印象深刻的結(jié)果。新的發(fā)展是Facebook AI邁出的重要一步。
2019-12-22 11:06:08890 惰性是人類(lèi)的天性，然而惰性能讓人類(lèi)無(wú)需過(guò)于復(fù)雜的練習(xí)就能學(xué)習(xí)某項(xiàng)技能，對(duì)于人工智能而言，是否可有基于惰性的快速學(xué)習(xí)的方法？本文提出一種懶惰強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。
2020-01-16 17:40:00745 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的筆記資料免費(fèi)下載。
2020-03-10 08:00:000 近年來(lái)隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展，使得智能體選擇恰當(dāng)行為以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的能力得到迅速地提升。目前研究領(lǐng)域主要使用兩種方法：一種是無(wú)模型（model－free）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，通過(guò)試錯(cuò)的方式來(lái)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)成功的行為
2020-03-26 11:41:121801 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域中最熱門(mén)的研究主題之一，其普及度還在不斷增長(zhǎng)。 讓我們看一下開(kāi)始學(xué)習(xí)RL需要了解的5件事。
2020-05-04 18:14:003117 
加州大學(xué)伯克利分校的一組研究人員本周開(kāi)放了使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RAD)的資源。
2020-05-11 23:09:041179 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)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(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過(guò)對(duì)未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個(gè)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-05-16 09:20:403150 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)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(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過(guò)對(duì)未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個(gè)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-06-13 11:39:405527 近期，有不少報(bào)道強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型，能夠在電子游戲、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等復(fù)雜應(yīng)用中運(yùn)用人工智能。
2020-07-27 08:50:15715 Viet Nguyen就是其中一個(gè)。這位來(lái)自德國(guó)的程序員表示自己只玩到了第9個(gè)關(guān)卡。因此，他決定利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)AI算法來(lái)幫他完成未通關(guān)的遺憾。
2020-07-29 09:30:162429 訓(xùn)練最新 AI 系統(tǒng)需要驚人的計(jì)算資源，這意味著囊中羞澀的學(xué)術(shù)界實(shí)驗(yàn)室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學(xué)家在單臺(tái)計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練先機(jī)的 AI。2018 年 OpenAI 報(bào)告每 3.4 個(gè)月訓(xùn)練最強(qiáng)大 AI 所需的處理能力會(huì)翻一番，其中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)處理尤為苛刻。
2020-07-29 09:45:38581 強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)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(yīng)結(jié)果。目前，相當(dāng)一部分機(jī)器人就在使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:491552 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的產(chǎn)物，它集成了深度學(xué)習(xí)在視覺(jué)等感知問(wèn)題上強(qiáng)大的理解能力，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力，實(shí)現(xiàn)了...
2020-12-10 18:32:50374 RLax（發(fā)音為“ relax”）是建立在JAX之上的庫(kù)，它公開(kāi)了用于實(shí)施強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體的有用構(gòu)建塊。。報(bào)道：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:23499 本文主要介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)型對(duì)話上的應(yīng)用，兩者的結(jié)合點(diǎn)主要是將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于任務(wù)型對(duì)話的策略學(xué)習(xí)上來(lái)源：騰訊技術(shù)工程微信號(hào)
2020-12-10 19:02:45781 進(jìn)入到2021年，AI領(lǐng)域的你最應(yīng)該學(xué)的是什么？我覺(jué)得是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 為什么這么說(shuō)？首先要知道什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 ? 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，是一種行為學(xué)習(xí)模型。由算法提供數(shù)據(jù)分析反饋，引導(dǎo)用戶逐步
2021-01-18 16:16:421504 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ Reinforcement learning，RL）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)并列的第三種學(xué)習(xí)范式，通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)，最終將累積收益最大化。常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分為
2021-04-08 11:41:5811 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）作為機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分攴，在 Alphago擊敗人類(lèi)后受到了廣泛關(guān)注。DRL以種試錯(cuò)機(jī)制與環(huán)境進(jìn)行交互，并通過(guò)最大化累積獎(jiǎng)賞最終得到最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為無(wú)模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模型
2021-04-12 11:01:529 當(dāng)機(jī)器人遇見(jiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，會(huì)碰出怎樣的火花？ 一名叫 Cassie 的機(jī)器人，給出了生動(dòng)演繹。 最近，24 歲的中國(guó)南昌小伙李鐘毓和其所在團(tuán)隊(duì)，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)教 Cassie 走路 ，目前它已學(xué)會(huì)蹲伏走路
2021-04-13 09:35:092164 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在求解強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題時(shí)，傳統(tǒng)的最小二乘法作為一類(lèi)特殊的函數(shù)逼近學(xué)習(xí)方法，具有收斂速度快、充分利用樣本數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。通過(guò)對(duì)最小二乘時(shí)序差分算法
2021-04-23 15:03:035 利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)路口信號(hào)控制是智能交通領(lǐng)域的硏究熱點(diǎn)?，F(xiàn)有硏究大多利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)全面刻畫(huà)交通狀態(tài)以及設(shè)計(jì)有效強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法以解決信號(hào)配時(shí)問(wèn)題，但這些研究往往忽略了信號(hào)燈狀態(tài)對(duì)動(dòng)作選擇的影響以及
2021-04-23 15:30:5321 目前壯語(yǔ)智能信息處理研究處于起步階段，缺乏自動(dòng)詞性標(biāo)注方法。針對(duì)壯語(yǔ)標(biāo)注語(yǔ)料匱乏、人工標(biāo)注費(fèi)時(shí)費(fèi)力而機(jī)器標(biāo)注性能較差的現(xiàn)狀，提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的壯語(yǔ)詞性標(biāo)注方法。依據(jù)壯語(yǔ)的文法特點(diǎn)和中文賓州
2021-05-14 11:29:3514 壓邊為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量，釆用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行拉深過(guò)程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(luò)的感知能力與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力，進(jìn)行
2021-05-27 10:32:390 一種新型的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2021-06-23 10:42:4736 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)控制律設(shè)計(jì)方法
2021-06-23 14:59:1046 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的虛擬場(chǎng)景角色乒乓球訓(xùn)練
2021-06-27 11:34:3362 使用Matlab進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)電子版資源下載
2021-07-16 11:17:090 騰訊一直積極地推動(dòng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲AI領(lǐng)域的發(fā)展，并在2019年推出了“開(kāi)悟”AI開(kāi)放研究平臺(tái)，提供不同游戲的訓(xùn)練場(chǎng)景、支撐AI進(jìn)行強(qiáng)化訓(xùn)練的大規(guī)模算力、統(tǒng)一的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架以加速研發(fā)速度、通用的訓(xùn)練
2021-10-22 09:23:241320 多Agent 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述 來(lái)源：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》，作者梁星星等 摘 要?近年來(lái),深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Deep reinforcement learning,DRL) 在諸多復(fù)雜序貫決策問(wèn)題中取得巨大
2022-01-18 10:08:011226 
本文主要內(nèi)容是如何用Oenflow去復(fù)現(xiàn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)玩 Flappy Bird 小游戲這篇論文的算法關(guān)鍵部分，還有記錄復(fù)現(xiàn)過(guò)程中一些踩過(guò)的坑。
2022-01-26 18:19:342 最近，國(guó)內(nèi)的人工智能（AI）開(kāi)源生態(tài)突然熱鬧了起來(lái)，這廂清華大學(xué)剛開(kāi)源了一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)平臺(tái)，那邊華為和曠視又相繼開(kāi)源了AI計(jì)算和深度...
2022-02-07 11:45:361 ./oschina_soft/horizon.zip
2022-06-21 09:56:333 來(lái)源：DeepHub IMBA 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和概念簡(jiǎn)介（無(wú)模型、在線學(xué)習(xí)、離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)等） 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分為三個(gè)分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL) ： 關(guān)注在給
2022-12-20 14:00:02828 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《ESP32上的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí).zip》資料免費(fèi)下載
2022-12-27 10:31:450 作者：Siddhartha Pramanik 來(lái)源：DeepHub IMBA 目前流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。這些算法
2023-02-03 20:15:06747 本文介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能駕駛決策規(guī)劃。智能駕駛中的決策規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)將感知模塊所得到的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化成具體的駕駛策略，從而指引車(chē)輛安全、穩(wěn)定的行駛。真實(shí)的駕駛場(chǎng)景往往具有高度的復(fù)雜性及不確定性。如何制定
2023-02-08 14:05:161441 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，專注于決策過(guò)程。與其他形式的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型通過(guò)與環(huán)境交互并以獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的形式接收反饋來(lái)學(xué)習(xí)。
2023-06-09 09:23:23355 ，可以節(jié)省至多 95% 的訓(xùn)練開(kāi)銷(xiāo)。 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練通常需要很高的計(jì)算成本，因此對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型進(jìn)行稀疏化處理具有加快訓(xùn)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(shí)蒸餾，即通過(guò)迭
2023-06-11 21:40:02356 
前言 DeepMind 最近在 Nature 發(fā)表了一篇論文 AlphaDev[2, 3]，一個(gè)利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)探索更優(yōu)排序算法的AI系統(tǒng)。 AlphaDev 系統(tǒng)直接從 CPU 匯編指令的層面入手
2023-06-19 10:49:27357 
來(lái)源：DeepHubIMBA強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和概念簡(jiǎn)介（無(wú)模型、在線學(xué)習(xí)、離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分為三個(gè)分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL)：關(guān)注在給定標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2023-01-05 14:54:05419 
作者：SiddharthaPramanik來(lái)源：DeepHubIMBA目前流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。這些算法已被用于在游戲
2023-02-06 15:06:38665 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)開(kāi)源分享.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-20 09:27:281 摘要：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)過(guò)程中通常采用預(yù)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(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)精確度較低。為此，在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020 體的發(fā)展，從最早的 AlphaGo、AlphaZero 到后來(lái)的多模態(tài)、多任務(wù)、多具身 AI 智能體 Gato，智能體的訓(xùn)練方法和能力都在不斷演進(jìn)。 從中不難發(fā)現(xiàn)，隨著大模型越來(lái)越成為人工智能發(fā)展的主流趨勢(shì)，DeepMind 在智能體的開(kāi)發(fā)中不斷嘗試將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)
2023-07-24 16:55:02296 
訊維模擬矩陣在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是通過(guò)構(gòu)建一個(gè)包含多種環(huán)境信息和動(dòng)作空間的模擬矩陣，來(lái)模擬和預(yù)測(cè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)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 
擴(kuò)散模型（diffusion model）在 CV 領(lǐng)域甚至 NLP 領(lǐng)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(kāi)始將 diffusion model 用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）中來(lái)解決序列決策問(wèn)題
2023-10-02 10:45:02403 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的方式之一，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)并列，是三種機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法之一。 在圍棋上擊敗世界第一李世石的 AlphaGo、在《星際爭(zhēng)霸2》中以 10：1 擊敗了人類(lèi)頂級(jí)職業(yè)玩家
2023-10-30 11:36:401051 
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