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標簽 > 智能體
智能體,顧名思義,就是具有智能的實體,英文名是Agent。以云為基礎(chǔ),以AI為核心,構(gòu)建一個立體感知、全域協(xié)同、精準判斷、持續(xù)進化、開放的智能系統(tǒng)。智能體是人工智能領(lǐng)域中一個很重要的概念。任何獨立的能夠思考并可以同環(huán)境交互的實體都可以抽象為智能體。
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Atari游戲史上最強通關(guān)算法來了——Go-Explore!
普通的強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí) 1.7萬 0
如何讓多個智能體學(xué)會一起完成同一個任務(wù),學(xué)會彼此合作和相互競爭
多智體強化學(xué)習(xí)(Multi-agent reinforcement learning, MARL)假設(shè)有一組處在相同環(huán)境下的自主智能體。在MARL中學(xué)習(xí)...
2018-06-27 標簽:人工智能智能體強化學(xué)習(xí) 1.7萬 0
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)牟呗裕⒁蕴囟ǖ姆绞接绊懎h(huán)境。
2019-01-10 標簽:智能體多智能體系統(tǒng) 1.5萬 0
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(yīng)性(Reactive)、主動性(Proactive)、社會性(Social)、進化性。
2019-01-12 標簽:智能體 8324 0
強化學(xué)習(xí)的經(jīng)典基礎(chǔ)性缺陷可能限制它解決很多復(fù)雜問題
這些都是除了從零學(xué)習(xí)之外的強化學(xué)習(xí)方法。特別是元學(xué)習(xí)和零次學(xué)習(xí)體現(xiàn)了人在學(xué)習(xí)一種新技能時更有可能的做法,與純強化學(xué)習(xí)有差別。一個元學(xué)習(xí)智能體會利用先驗知...
2018-07-14 標簽:智能體深度學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 7909 0
基于模型的學(xué)習(xí)vs無模型學(xué)習(xí)
需要注意的是,這種方法只能應(yīng)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(jié)束后就更新,而是在...
2018-11-22 標簽:智能體強化學(xué)習(xí) 7160 0
DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實際上是演化算法?
在AlphaStar中,用于訓(xùn)練智能體的基于人口的訓(xùn)練策略(PBT)是使用拉馬克進化(LE)的模因算法:在內(nèi)環(huán)中,使用反向傳播連續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而在外環(huán)...
2019-02-13 標簽:智能體深度學(xué)習(xí)DeepMind 5807 0
用PopArt進行多任務(wù)深度強化學(xué)習(xí)
按照以往的做法,如果研究人員要用強化學(xué)習(xí)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(shè)為+1,小的獎勵為-1,然后對預(yù)期獎勵...
2018-09-16 標簽:人工智能智能體強化學(xué)習(xí) 5687 0
DeepMind開源了一個內(nèi)部強化學(xué)習(xí)庫TRFL
TRFL庫包含實現(xiàn)經(jīng)典RL算法以及更前沿技術(shù)的許多函數(shù)。這里提供的損失函數(shù)和其他操作是在純TensorFlow中實現(xiàn)的。它們不是完整的算法,而是在構(gòu)建功...
2018-10-19 標簽:智能體強化學(xué)習(xí)DeepMind 5084 0
DeepMind和OpenAI攻克蒙特祖瑪?shù)膹?fù)仇并沒有看上去意義那么重大
在這篇文章中,我想討論的是,這些方法是為了解決蒙特祖瑪?shù)膹?fù)仇游戲的第一個關(guān)卡,以及為什么在游戲環(huán)境以及Deep RL的長期目標中,這些方法并沒有看上去意...
2018-07-24 標簽:智能體強化學(xué)習(xí) 4926 0
基于TensorFlow的開源強化學(xué)習(xí)框架 Dopamine
對于新的研究人員來說,能夠根據(jù)既定方法快速對其想法進行基準測試非常重要。因此,我們?yōu)?Arcade 學(xué)習(xí)環(huán)境支持的 60 個游戲提供四個智能體的完整培訓(xùn)...
2018-08-31 標簽:智能體強化學(xué)習(xí)TensorFlow 4923 0
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(xué)習(xí)的參考動作(reference mo...
2018-10-19 標簽:AI智能體強化學(xué)習(xí) 4910 0
多智體深度強化學(xué)習(xí)研究中首次將概率遞歸推理引入AI的學(xué)習(xí)過程
在傳統(tǒng)的多智體學(xué)習(xí)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(fù)雜和計...
2019-03-05 標簽:AI智能體強化學(xué)習(xí) 4909 0
伯克利RISELab推出了多主體強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí) 4625 0
一種在視覺語言導(dǎo)航任務(wù)中提出的新方法,來探索未知環(huán)境
視覺語言導(dǎo)航(vision-language navigation, VLN)任務(wù)指的是引導(dǎo)智能體或機器人在真實三維場景中能理解自然語言命令并準確執(zhí)行。...
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(xué)習(xí)在許多復(fù)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(fù)雜的領(lǐng)域迅速超越...
2018-11-24 標簽:AI機器學(xué)習(xí)智能體 4263 0
利用視頻游戲語料庫,訓(xùn)練一個GAN模型為超級馬里奧兄弟生成游戲級別
在視頻游戲中,馬里奧游戲級別有不同的表征Level Corpus (VGLC) 和Mario AI 框架,這兩種都是基于tile的表征形式。具體地說,以...
2018-07-25 標簽:GAN機器學(xué)習(xí)智能體 4115 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(yīng)該是相近的。如果你預(yù)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(xué)習(xí) 3980 0
如圖所示。玩家使用左下角轉(zhuǎn)向按鈕來控制移動,而右下角則設(shè)置按鈕來控制技能。可通過主屏幕觀察周圍環(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(luò)AI智能體 3713 0
強化學(xué)習(xí)環(huán)境研究,智能體玩游戲為什么厲害
強化學(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)。在強化學(xué)習(xí)中,智能體的策略是通過將獎勵函數(shù)最大化訓(xùn)練的。獎勵在智能體之外,各個環(huán)境中的獎...
2018-08-18 標簽:智能體強化學(xué)習(xí) 3626 0
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