DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實際上是演化算法？

在AlphaStar中，用于訓練智能體的基于人口的訓練策略（PBT）是使用拉馬克進化（LE）的模因算法：在內環(huán)中，使用反向傳播連續(xù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，而在外環(huán)...

2019-02-13 標簽：智能體深度學習DeepMind 6073 0

智能體的基本特性

本視頻主要詳細介紹智能體的基本特性，分別是自治性（Autonomy）、反應性（Reactive）、主動性（Proactive）、社會性（Social）、進化性。

2019-01-12 標簽：智能體 9057 0

多智能體系統(tǒng)的特點

在多智能體系統(tǒng)中，每個智能體具有獨立性和自主性，能夠解決給定的子問題，自主地推理和規(guī)劃并選擇適當?shù)牟呗?，并以特定的方式影響環(huán)境。

2019-01-10 標簽：智能體多智能體系統(tǒng) 1.5萬 0

在機器學習領域引入了一種新的隱寫術，稱為“訓練集偽裝

在研究人員設想的場景中，名為Eve的第三個智能體扮演數(shù)據(jù)檢驗者的角色，監(jiān)視Alice和Bob之間的通信。當Eve對Alice發(fā)送給Bob的內容產(chǎn)生懷疑時...

2019-01-08 標簽：圖像機器學習智能體 2832 0

終于，AI還是對《王者榮耀》下手了

如圖所示。玩家使用左下角轉向按鈕來控制移動，而右下角則設置按鈕來控制技能?？赏ㄟ^主屏幕觀察周圍環(huán)境，還可以通過左上角迷你地圖了解完整的地圖情況，其中可觀...

2018-12-25 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡AI智能體 3976 0

伯克利RISELab推出了多主體強化學習包Ray RLlib 0.6.0

在緩解交通擁堵方面，只需要控制極少量自動駕駛車輛的速度，就能大幅度提高交通流的效率。多主體強化學習就可以用于這樣的場景，在混合駕駛的情況下我們暫時無法通...

2018-12-17 標簽：智能體強化學習 4930 0

Atari游戲史上最強通關算法來了——Go-Explore！

普通的強化學習算法通常無法從蒙特祖瑪?shù)牡谝粋€房間（得分400或更低）中跳出，在Pitfall中得分為0或更低。為了解決這類挑戰(zhàn)，研究人員在智能體到達新狀...

2018-12-03 標簽：智能體強化學習 1.8萬 0

如何讓AI符合人類的意圖？如何創(chuàng)建符合用戶意圖的智能體？

近年來，強化學習在許多復雜游戲環(huán)境中取得了令人矚目的成績，從Atari游戲、圍棋、象棋到Dota 2和星際爭霸II，AI智能體在越來越復雜的領域迅速超越...

2018-11-24 標簽：AI機器學習智能體 4479 0

智能體的連接問題,如何創(chuàng)建能符合人類目標的智能體？

長期來看，我們會擴大獎勵建模的規(guī)模，將其應用于人類難以評估的領域。為了做到這一點，我們需要增強用戶衡量輸出的能力。我們討論了如何循環(huán)應用獎勵建模：我們可...

2018-11-24 標簽：機器學習智能體強化學習 3635 0

研究人員們提出了一種新的導航工具SafeRoute

另外，策略網(wǎng)絡表示強化學習智能體使用的隨機策略，用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示，其中θ是神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)列表，會用Adam優(yōu)化器進行更新。系...

2018-11-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡智能體強化學習 2659 0

伯克利的研究人員提出了一種通用的自適應感知方法AdaSearch

傳統(tǒng)上，機器人領域將具身搜索（embodied search）看作持續(xù)的運動計劃問題，其中機器人必須平衡環(huán)境探索和對高效軌跡的選擇。這就催生了既可以進行...

2018-11-24 標簽：機器人無人機智能體 3716 0

基于模型的學習vs無模型學習

需要注意的是，這種方法只能應用于偶爾發(fā)生的馬爾科夫決策過程。原因是在計算任意返回之前，這一episode就要停止。我們并不在每次動作結束后就更新，而是在...

2018-11-22 標簽：智能體強化學習 7553 0

OpenAI的研究人員開發(fā)了一套基于能量的神經(jīng)網(wǎng)絡模型

訓練數(shù)據(jù)由（注意掩膜、狀態(tài)）的軌跡組成，提前生成的軌跡用于確認我們希望模型學習的特定概念。我們?yōu)榻o定概念集提供一組演示（通常為5次）來訓練模型，然后將模...

2018-11-10 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡智能體 3410 0

OpenAI提出了一種回報設置方法RND

在開發(fā)RND之前，OpenAI的研究人員和加州大學伯克利分校的學者進行了合作，他們測試了在沒有環(huán)境特定回報的情況下，智能體的學習情況。因為從理論上來說，...

2018-11-05 標簽：機器學習智能體強化學習 3467 0

讓強化學習智能體像人類一樣穿短袖、襯衫等衣服

要為一個子任務生成成功策略需要數(shù)小時的模擬和優(yōu)化。高計算成本也有好處，這樣一來，最終結果就不是單一的動畫，而是智能體的控制策略，可以處理多種情況，比如不...

2018-11-05 標簽：智能體強化學習 2098 0

一種新型的基于情景記憶的模型，能夠讓智能體用“好奇心”探索環(huán)境

當你在超市中搜索時，心里可能會想：現(xiàn)在我在肉類區(qū)域，所以接下來可能到水產(chǎn)品區(qū)。這些都應該是相近的。如果你預測錯了，可能會驚訝：誒？怎么是蔬菜區(qū)？從而得到...

2018-10-27 標簽：谷歌智能體強化學習 4171 0

Deepmind“好奇心學習”新機制：讓智能體不再偷懶

盡管在過去有許多嘗試來形成好奇心，但本文關注的是一種自然且非常流行的方法：基于“意外”的好奇心機制。最近一篇題為“Curiosity-driven Ex...

2018-10-26 標簽：機器人智能體 3220 0

AI智能體學習如何跑步、躲避跨越障礙物

在深度強化學習中，智能體是由神經(jīng)網(wǎng)絡表示的。神經(jīng)網(wǎng)絡直接與環(huán)境相互作用。它觀察環(huán)境的當前狀態(tài)，并根據(jù)當前狀態(tài)和過去的經(jīng)驗決定采取何種行動（例如向左、向右...

2018-10-22 標簽：智能體強化學習 3495 0

伯克利那個會“18般武藝”的DeepMimic模型開源了！

整個DeepMimic所需要的input分為三部分：一個被稱為Character的Agent模型；希望Agent學習的參考動作（reference mo...

2018-10-19 標簽：AI智能體強化學習 5161 0