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赠书 | 干货！用 Python 动手学强化学习
python
强化学习
模型
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01 了解强化学习 新闻报道中很少将强化学 习与机器学习、深度学习、人工智能这些关键词区分开来，所以我们要先介绍什么是强化学习，再讲解其基本机制。 强化学习与机器学习、人工智能这些关键词之间的关系； 强化学习相对于其他机器学习方法的优点和弱点； 那么，下面就正式开始学习之旅吧。 1.强化学习与各关键词之间的关系 图 1-1 所示为与强化学习相关的关键词之间的关系。 图 1-1 各关键词之间的关系 首先，机器学习是实现人工智能的一种技术。不同的人对人工智能的定义有不同的理解，这里不进行深入说明。不过，对于“
AI科技大本营
2023-05-08
348
0
清华团队让 AI 写诗“更上一层楼”，诗歌图灵测试迷惑近半数玩家
强化学习
测试
框架
模型
算法
作者 | 黄珊 来源 | 数据实战派 比特币 外挖无穷洞，机神犹未休。 卡中窥币影，池里验沙流。 屡载吸金主，孤深渍盗求。 方知区块链，本是古来游。 这首诗歌来自一支清华团队开发的古诗 AI。它的创作才华可不仅限于此。再看下面这首诗： 夜过虹桥机场 卢浦斜晖里，西楼醉客行。 影侵双塔晚，灯落一城明。 空客还频顾，航灯未可惊。 空留城市夜，月映水帘星。 你仍可以在文采上对它有所挑剔，但不得不承认的是，这至少是一个不会离题万里的 AI，尤其还是颇具难度的古诗生成。在这一点，它已经超越此前的作诗 AI。 论文名
AI科技大本营
2023-05-08
491
0
为什么要研究游戏 AI 呢？
游戏
强化学习
模型
数据
算法
作者 | 叶鑫 来源 | Datawhale AI作为时下计算机算法的超级巨星，在例如CV、NLP、语音、机器人等诸多领域都有广泛的应用。而在游戏领域，AI的应用往往被认为只是把游戏角色拟人化，算法的第一印象也通常是强化学习。但实际当中，AI在游戏中的应用却不止于此。本文就来介绍一下游戏领域的AI应用与算法。 首先摆在我们面前的是，为什么要研究游戏AI呢？ 游戏可以看做现实问题的折射，研究它可以为解决现实问题提供有价值的样本；同时，游戏的算法永远不会被单单的几种算法所束缚，多种形式的AI方法可以分别或结合在
AI科技大本营
2023-04-14
434
0
万字长文解读：从Transformer到ChatGPT，通用人工智能曙光初现
NLP 服务
人工智能
强化学习
chatgpt
模型
ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪，不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖，在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上，除了神经网络之外，知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀，直至爆发的？本文作者将带来他的思考。 作者 | 王文广 出品 | 新程序员 自ChatGPT推出以来，不仅业内津津乐道并纷纷赞叹自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）大模型的魔力，更有探讨通用人工智能（Artificial gene
AI科技大本营
2023-04-14
405
0
巅峰对决！Amazon DeepRacer中国联赛总决赛来了！
自动驾驶
机器学习
强化学习
amazon
模型
出品 | AI科技大本营 近年来，自动驾驶领域的市场条件、技术、相关监管法规、市场心智都走向成熟，自动驾驶行业进入了全面发展的时期，也逐渐到了“见真章，出实效”的阶段。 2022年是自动驾驶产业迈向商业化的关键一年。因此，在这一年中，有的企业取得关键性进步，继续获得行业青睐；有的项目因商业化落地实践比预期长，自我造血能力不足，资本难以跟进；有的行业大牛选择交融、分离，或组成新的组合继续前进…… 与此同时，我国北上广深等一线城市接连发布相关政策，推动自动驾驶行业发展。从行业角度来说，完善监管政策的举措，是一个
AI科技大本营
2023-04-06
228
0
DeepMind VS Meta：实现纳什均衡理性最优解，还是多人非零和博弈算法更强大？
编程算法
游戏
强化学习
DeepMind被谷歌收购之后，一直开启着“败家烧”的模式。不过也着实“烧”出了不少成果。曾经大火的AlphaGo，编程机器人系统Alpha Code，智能体Gato……都是让业界认可的手笔。不过，尽管在AI技术上全面开花，DeepMind仍没有放弃曾经的看家本领——AI棋牌竞技。随着DeepNash的推出，棋牌界出现又一乱入者，因为它超越人类专业棋手的技能，登上了近期的《Nature》杂志。
AI科技大本营
2022-12-10
399
0
重磅！2022年剑桥AI全景报告出炉，文本生成图像掀起新风暴！
机器学习
强化学习
神经网络
深度学习
人工智能
作为每年发布的AI报告，作者从研究、产业、政策、安全、预测五个维度对最新人工智能发展现状和未来预期进行了深入分析和说明。
AI科技大本营
2022-12-10
490
0
2022，人工智能开启未来新密码
神经网络
人工智能
NLP 服务
强化学习
购买大型电器、汽车，你是否会询问有没有智能语音功能？是的，潜移默化中人们已经不再将人工智能当作魔术，而是习以为常的东西。从AlphaGo以四比一战胜棋王李世石，让人们第一次意识到人工智能真的可以超越人类，也让人们对AI的未来前景充满期待。
AI科技大本营
2022-04-05
606
0
首个深度强化学习AI，能控制核聚变，成功登上《Nature》
容器
强化学习
编程算法
最近，DeepMind 开发出了世界上第一个深度强化学习 AI ，可以在模拟环境和真正的核聚变装置中实现对等离子体的自主控制。
AI科技大本营
2022-04-05
747
0
谷歌发布 RLDS，在强化学习生成、共享和使用数据集
强化学习
编程算法
日志服务
tensorflow
机器学习
大多数强化学习和序列决策算法都需要智能体与环境的大量交互生成训练数据，以获得最佳性能。这种方法效率很低，尤其是在很难做到这种交互的情况下，比如用真实的机器人来收集数据，或者和人类专家进行交互。要缓解这个问题，可以重用外部的知识源，比如 RL Unplugged Atari 数据集，其中包括玩 Atari 游戏的合成智能体的数据。
AI科技大本营
2021-12-27
647
0
DeepMind 的新强化学习系统是迈向通用 AI 的一步吗？
游戏
强化学习
机器学习
深度学习
神经网络
这篇文章是我们对 AI 研究论文评论的一部分，这是一系列探索人工智能最新发现的文章。
AI科技大本营
2021-10-14
482
0
深度学习求解魔方新方法！诺丁汉大学研究团队提出适应度函数
机器学习
强化学习
神经网络
人工智能
学习方法
人工智能和人类之间的“竞赛”一直都是热门的研究话题，AlphaGo 战胜了人类围棋玩家，AlphaZero 在围棋比赛中击败了AlphaGo 及其更高版本，并在国际象棋比赛中击败了顶级象棋引擎之一 Stockfish。在 DOTA2 多人实时战略游戏中，OpenAI Five 战胜了世界冠军战队。
AI科技大本营
2021-03-12
775
0
腾讯AI足球队夺冠Kaggle竞赛，绝悟强化学习方案迁移至足球队
游戏
强化学习
学习方法
12月30日，腾讯宣布其人工智能球队摘得首届谷歌足球Kaggle竞赛冠军。该冠军球队来自腾讯AI Lab研发的绝悟WeKick版本，凭借1785.8的总分在与全球顶级技术团队的竞技中以显著优势胜出。
AI科技大本营
2021-01-21
1K
0
升级版“绝悟”AI自带“军师”，解禁王者荣耀全英雄池
监督学习
强化学习
游戏
学习方法
神经网络
11月28日腾讯宣布，由腾讯 AI Lab 与王者荣耀联合研发的策略协作型 AI“绝悟”推出升级版本。“绝悟”一年内掌握的英雄数从1个增加到100+个，实现了王者荣耀英雄池的完全解禁，此版本因此得名“绝悟完全体”。
AI科技大本营
2020-12-08
561
0
Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
神经网络
编程算法
游戏
强化学习
人工智能作为当前热门在我们生活中得到了广泛应用，尤其是在智能游戏方面，有的已经达到了可以和职业选手匹敌的效果。而DQN算法作为智能游戏的经典选择算法，其主要是通过奖励惩罚机制来迭代模型，来达到更接近于人类学习的效果。
AI科技大本营
2020-06-17
1.3K
0
深挖谷歌 DeepMind 和它背后的技术
游戏
编程算法
强化学习
机器学习
人工智能(AI)的子集已经成倍增长，并完成了只有人类才能完成的各种任务。像机器学习这样的技术可以执行管理任务、人脸识别、下棋，甚至翻译语言。
AI科技大本营
2020-04-20
722
0
收藏 | 83篇文献，万字总结强化学习之路
编程算法
机器学习
监督学习
迁移学习
强化学习
深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得强化学习技术真正走向实用，得以解决现实场景中的复杂问题。从2013年DQN（深度Q网络，deep Q network）出现到目前为止，深度强化学习领域出现了大量的算法，以及解决实际应用问题的论文，本文将阐述深度强化学习的发展现状，并对未来进行展望。
AI科技大本营
2020-03-02
566
0
LSTM之父发文：2010-2020，我眼中的深度学习十年简史
卷积神经网络
强化学习
机器人
作为LSTM发明人、深度学习元老，Jürgen Schmidhuber于2月20日发表了一篇博文，着重介绍了近十年来基于作者研究工作最重要的开发和应用，最后对2020年代进行了展望，也提及到了数据隐私和市场。下面是本篇文章的目录：
AI科技大本营
2020-02-26
772
0
滴滴叶杰平：年运送乘客百亿次，AI如何“服务”出行领域？| BDTC 2019
神经网络
人工智能
NLP 服务
强化学习
知识图谱
“如果把北京一天滴滴的轨迹数据放在一起，要覆盖北京所有道路差不多四百次，数据非常大、非常完整。”
AI科技大本营
2019-12-26
853
0
解读 | 2019年10篇计算机视觉精选论文（上）
网络安全
https
图像处理
强化学习
监督学习
2019 年转眼已经接近尾声，我们看到，这一年计算机视觉（CV）领域又诞生了大量出色的论文，提出了许多新颖的架构和方法，进一步提高了视觉系统的感知和生成能力。因此，我们精选了 2019 年十大 CV 研究论文，帮你了解该领域的最新趋势。
AI科技大本营
2019-12-23
556
0
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