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无模型强化学习(RL)能够用于学习复杂任务(如雅达利游戏)的有效策略但这通常需要非常大量的交互——事实上,比人类掌握相同游戏需要的尝试多多了为什么人类可以学习如此之快?部分原因可能是,人类能够学习游戏原理,并预测出哪个动作会带来想要的结果在本文中,研究人员探索了如何基于视频预测模型让智能体在雅达利游戏上达到类似的效果,同时所需的交互比无模型方法要少?研究人员讨论了模拟策略学习(SimulatedPolicyLeaig,SimPLe)——一个基于视频预测模型的完全无模型深度强化学习算法,并比较了几种模型架构,包括在本文设定下产生最优结果的一种全新架构研究人员在一系列雅达利游戏上测试评估了SimPLe,结果显示,仅仅通过10万次智能体和环境之间的交互(40万帧),SimPLe就可得到有竞争力的结果在本文的方法中,智能体利用由预测模型生成的想象经验完成学习日前,泰国综合格斗运动员蔡十福用不算标准的中文,表达了对中国朋友的祝福,和对新冠肺炎疫情的关切他身穿唐装,边行抱拳礼边说道,大家好,春节又来了,新年快乐,万事如意,恭喜发财现在中国有很困难的情况,我想告诉大家,加油

在本文中,研究人员探索了如何基于视频预测模型让智能体在雅达利游戏上达到类似的效果,同时所需的交互比无模型方法要少?研究人员讨论了模拟策略学习(SimulatedPolicyLeaig,SimPLe)——一个基于视频预测模型的完全无模型深度强化学习算法,并比较了几种模型架构,包括在本文设定下产生最优结果的一种全新架构研究人员在一系列雅达利游戏上测试评估了SimPLe,结果显示,仅仅通过10万次智能体和环境之间的交互(40万帧),SimPLe就可得到有竞争力的结果在本文的方法中,智能体利用由预测模型生成的想象经验完成学习为此,至关重要的一点是,收集到的关于环境的数据必须足够多样化,以确保习得模型能够在所有关键场景下正确复现出环境的动态在绝大多数雅达利游戏中,随机探索(exloatio)并不足以实现此目标为了以更直接的方式进行探索,研究人员使用了迭代过程,由以下阶段交替组成:数据收集、模型训练、策略训练,借此,随着策略变得更优,所收集到的数据也具有更多意义,因此可以学习逐渐变好的模型目前泰国新冠肺炎病例治愈出院31例,还在医院隔离治疗16例,累计确诊48例,其中1例死亡(总台记者陈林聪)29日,泰国卫生部官员确认,泰国新增1例新冠肺炎确诊病例该病例为一名21岁泰国男子,是与外国游客密切接触的销售员截至目前,泰国累计确诊病例42例,其中28例已经治愈,14例正在留院治疗

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