完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標簽 > 強化學習
文章:225個 瀏覽:11604次 帖子:1個
支撐移動端高性能AI的幕后力量!谷歌提出全新高性能MobileNet V3
這種非線性在保持精度的情況下帶了了很多優(yōu)勢,首先ReLU6在眾多軟硬件框架中都可以實現(xiàn),其次量化時避免了數(shù)值精度的損失,運行快。這一非線性改變將模型的延...
我們的設(shè)計使機器人明白如何使用不同的物體作為工具來實現(xiàn)指定的任務(根據(jù)黃色箭頭標記)。機器人在執(zhí)行任務期間自行決定是否使用已提供的工具。
2019-04-29 標簽:機器人數(shù)據(jù)集強化學習 2756 0
設(shè)計了一個強強聯(lián)合型模型來預測股票價格,為什么這么形容?
首先,要了解什么因素會影響 GS 的股票價格波動,需要包含盡可能多的信息(從不同的方面和角度)。將使用 1585 天的日數(shù)據(jù)來訓練各種算法(70% 的數(shù)...
作者們提出的方法讓機器人有能力學習如何把不同的物體當作工具以完成用戶給定的任務(第一行圖中用黃色箭頭標出)。任務中并沒有指定機器人必須使用給定的工具,但...
將文本摘要建模為序列標注任務的關(guān)鍵在于獲得句子的表示,即將句子編碼為一個向量,根據(jù)該向量進行二分類任務,例如 AAAI17 中,Nallapati 等人...
2019-04-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集強化學習 8054 0
如果要在具體的應用場景中使用TensorForce就需要根據(jù)應用場景手動搭建環(huán)境,環(huán)境的模板為environment.py [7],其中最重要的函數(shù)是e...
計算神經(jīng)科學是一門超級跨學科的新興學科,幾乎綜合信息科學,物理學, 數(shù)學,生物學,認知心理學等眾多領(lǐng)域的最新成果。關(guān)注的是神經(jīng)系統(tǒng)的可塑性與記憶,抑制神...
2019-03-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能機器學習 3718 0
OpenAI發(fā)布了一個名為“Neural MMO”的大型多智能體游戲環(huán)境
作為一個簡單的基線團隊使用普通的策略梯度來訓練一個小型的、完全連接的體系結(jié)構(gòu),將值函數(shù)基線和獎勵折扣作為唯一增強。智能體不會因為實現(xiàn)特定的目標而獲得獎勵...
OpenAI剛剛開源了一個大規(guī)模多智能體游戲環(huán)境
我們需要創(chuàng)建具有高度復雜性上限的開放式任務:當前的環(huán)境要么雖然復雜但過于狹窄,要么雖然開放但過于簡單。持續(xù)性和大規(guī)模等屬性也很關(guān)鍵,但是我們還需要更多的...
2019-03-06 標簽:智能體生態(tài)系統(tǒng)強化學習 3688 0
在沒有災難性遺忘的情況下,實現(xiàn)深度強化學習的偽排練
來自中國的研究人員通過提出一種新的動態(tài)特征融合(DFF)策略來管理動態(tài)特征融合,該策略為不同的圖像和位置分配不同的融合權(quán)重。DFF包括兩個模塊,特征提取...
逆強化學習 (IRL) 方法從數(shù)據(jù)中學習一個獎勵函數(shù),然后根據(jù)這個獎勵函數(shù)訓練一個策略。IRL 放松了數(shù)據(jù)的 i.i.d. 假設(shè),但仍然假設(shè)環(huán)境是靜態(tài)的...
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“對手建模”, opponent modeling) 時使用了遞歸推理,但由于算法復雜和計...
對于主動視覺跟蹤的訓練問題,不僅僅前背景物體外觀的多樣性,目標運動軌跡的復雜程度也將直接影響跟蹤器的泛化能力??梢钥紤]一種極端的情況:如果訓練時目標只往...
深度強化學習大神Pieter Abbeel發(fā)表深度強化學習的加速方法
首先將多個 CPU核心 與 單個GPU 相關(guān)聯(lián)。多個模擬器在CPU內(nèi)核上以并行進程運行,并且這些進程以同步方式執(zhí)行環(huán)境步驟。在每個步驟中,將所有單獨的觀...
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 ...
2019-01-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習強化學習 5398 0
雖然很多基礎(chǔ)的RL理論是在表格案例中開發(fā)的,但現(xiàn)代RL幾乎完全是用函數(shù)逼近器完成的,例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡。 具體來說,如果策略和值函數(shù)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡近似,則...
2019-01-23 標簽:智能體強化學習tensorflow 3092 0
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語言教程專題
電機控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機 | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機 | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進電機 | SPWM | 充電樁 | IPM | 機器視覺 | 無人機 | 三菱電機 | ST |
伺服電機 | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |