) { printf("\n 统计结束 \n"); break; } printf("\n 输入 A 的分数...，然后回车输入B的分数 \n"); for(int i=0;i<2;i++) { scanf("%d",&inputData[i]);
例59：两个乒乓球队进行比赛，各出3个人。甲队为A，B，C，3人，乙对为X，Y，Z，3人，已抽签决定比赛名单。...有人向队员打听比赛的名单，A说他不和X比赛，C说他不和X，Z比赛，C语言编程程序找出3对赛手的名单。 解题思路：整个执行部分只有一个语句，所以只在语句的最后有一个分号。...请读者弄清楚循环和选择结构的嵌套关系，题目给的是A，B，C，X，Y，Z，而程序中用了加撇号的字符常量‘X’,'Y','Z',这是为什么？...；j是b的对手；k是c的对手 { for(j='x';j<='z';j++) { if(i!...C语言 | 乒乓球比赛，编程找出3对赛手的名单 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
上一代 OpenAI的系统被限制为1对1的比赛，并不太复杂。...OpenAI的机器学习算法对抗五个小组：一个OpenAI员工团队，一群观看OpenAI员工比赛的观众成员，一个Valve员工团队，一个业余团队和一个半职业团队。...在最近的OpenAI Five训练中，我们γ退出0.998（重估未来奖励的半衰期为46秒），以0.9997（评估未来奖励的半衰期为五分钟）。...快速 我们的系统被实施为通用RL培训系统Rapid，可应用于任何健身房环境。我们已经使用Rapid解决了OpenAI的其他问题，包括竞争的自我竞争。 ?...6月6日的OpenAI Five版本决定性地赢得了所有的比赛，而不是1-3队。我们与球队4、5建立了非正式的比赛，OpenAI Five在前三场比赛赢了两场。 机器人的团队合作方面非常令人沮丧。
健身房跑了两天之后，就没有之后了。就在这时，小编灵感一现，联想起曾写过的一篇关于VR减肥的文章（传送门：VR健身时代来临，玩游戏也能减肥你敢信？）。 空会纸上谈兵的小编不是好女孩！...简介：《VR乒乓》是一款像素风格的体育竞技VR游戏。游戏在虚拟空间中1：1还原了乒乓球体育场，模拟了现实中的乒乓球运动。...《VR乒乓》提供4种不同的游戏模式供玩家选择，包括练习模式、匹配模式、比赛模式和街机模式等。玩家可以根据自己的需求匹配对应的AI对手进行练习或者比赛。此外，《VR乒乓球》也可支持在线联机对抗。...游戏中的棒球比赛的规则，采用了现实中的正式棒球规则，VR玩家与非VR玩家将轮流交替，担任击球手和投球手，攻守一次为一局，正式比赛为9局，得分多者获胜。 《羽毛高远球VR》：旋转跳远，我不停歇！...《枪球》在游戏中为玩家构建了一个充满科幻感的竞技场体育，玩家将参与到枪球联盟（Gunball League）的一系列选拔比赛中。这些比赛需要玩家将球准确地击打、穿过各种圆环。
OpenAI是一家由诸多硅谷大佬在2015年联合创立的公司，SpaceX的传奇CEO“钢铁侠”马克斯便是联合创始人之一。...在这个乒乓球游戏中，左边的观测图片作为AI的输入，AI观察分析得到乒乓球的位置，经过中间的神经网络，最后输出决策，即向上移动，向下移动，保持不变，这个三个动作的行动概率。...训练的过程是，神经网络会观察很多游戏试玩样本，通过学习这些样本，强化能获得高奖励的动作，弱化获得低奖励的动作。在学习中不断提高，最终成为游戏大师。 尽管“进化”这个词和生物中的进化论关系不大。...整个设置相对非常简单：1,000,000个数字（恰好描述了策略网络的参数）进去，1个数字出来（总奖励）。我们的目标就是要找到这1,000,000个参数最优组合，从而获得最好的奖励。...然后，更新的参数矢量变为100个矢量的加权和，其中每个权重与总奖励成比例（即，我们希望更成功的候选者具有更高的权重）。
以下是 OpenAI Gym 的一些重要特点和组成部分： 1.环境（Environments）：OpenAI Gym 包含了大量的环境场景，涵盖了从经典的控制任务到连续动作空间中的机器人控制等多种应用...例如，CartPole（倒立摆）、MountainCar（上山车）和Pong（乒乓球游戏）等。每个环境都提供了一组标准化的状态和动作空间，以及定义好的奖励机制。...4.奖励（Rewards）：每次执行动作后，环境会给予智能代理一个奖励信号，以指导其学习。奖励可以是正数、负数或零，表明了智能代理对于特定状态和动作的性能好坏。...这些接口包括 reset()（重置环境）、step()（执行动作并观察下一个状态和奖励）和 render()（可选的渲染环境）等。...OpenAI Gym 的目标是为强化学习社区提供一个通用的平台，促进算法的创新、共享和发展。它已经成为许多强化学习学术论文和项目的标准工具。 2.
5月15日，OpenAI Five与第一队平分秋色，赢得了一场比赛并输掉了另一场。6月6日，OpenAI Five在与队伍1、2、3的比赛中全部获胜。...之后，我们又与第4和第5队进行了非正式的比赛，预计会输得很惨，但OpenAI Five在前3场比赛中赢得了两场。...在最新的OpenAI Five训练中，他们从0.998（评估未来奖励的半衰期为46秒）到0.9997（评估未来奖励的半衰期为五分钟）退化γ。...游戏结果 到目前为止，OpenAI Five已经（在我们的限制下）与这些对手进行了比赛： 最佳OpenAI员工团队：2.5k MMR（46th percentile） 观看OpenAI员工比赛的最佳观众...我们和4队、5队建立了非正式的比赛，预计出现很差的表现，但是OpenAI Five在前三场比赛中均赢了两场。 ?
Raiman 透露，此次比赛环境因为改变信鸽的设置，信鸽变得可以被击杀，这让模型又要重新适应新的环境，一定程度上影响了很多因素，比如装备的购买；此外，团队正在反思关于未来奖励权重的设置。...OpenAI 有一套团队协作机制（后文会详细介绍），一切奖励都围绕游戏最终胜利为前提，但现在看来，这样的设置降低了 AI 在前期 farm 和积累经济的积极性。...在完成部署后，OpenAI 需要解决三个核心问题：长线操作、奖励机制、和团队协作。...另一个是每个神经网络的训练以最大化未来奖励的指数衰减（exponential decay factor）和为目标。这是一个相当重要的参数，决定了 bot 究竟是关注长期的奖励还是短期的奖励。...到最后，OpenAI 发现将 Team Spirit 设置为 1 都能赢得比赛。 在训练初期，研究员其实会将数值调整的很小，这样 AI 会更考虑自身的奖励，学习如何分路、对线、提供金钱和经验。
而在这场比赛中，研究者取消了 OpenAI Five 游戏中最重要的限制，即奖励、肉山和固定英雄的镜像匹配，并将通过「Top 99.95% 玩家」来测试该研究的进展。 ?...很多人指出，奖励和肉山非常重要——研究者也考虑了这两点。OpenAI 还把英雄池里的英雄增加到 18 个。 ?...OpenAI Five 最新版本可以打肉山 最终，在今天的比赛中，OpenAI 还保留了以下限制（标红的是最初 OpenAI 博客中列出的限制，这次比赛去掉了），这些限制与尚未集成的游戏部分相对应。...比赛结果 在比赛开始前，Openai Five 先与观众打了一场热身赛，13 分钟搞定。而后与顶级玩家的比赛正式开始。...此外，OpenAI 表示这不是 OpenAI Five 的最后一场比赛。
整个比赛过程中，不断有围观群众质疑着人类选手的段位。 这支被AI虐杀的人类队伍，按照OpenAI的描述是99.95％以上。...AI一日200万场比赛训练 OpenAI一路赢得轻松，现场观众的呼声几乎全是送给AI的。 看直播的小伙伴里，则有人对AI全程摩擦人类的赢法表示失望。 ? “怀疑”OpenAI请了群演的，不止一人。...选手们的训练，使用的是扩展版的近端策略优化（PPO）方法，这也是OpenAI现在默认的强化学习训练方法。这些智能体的目标是最大化未来奖励的指数衰减和。...去年训练1v1 AI的时候，OpenAI针对卡兵的操作专门设置了奖励，在5v5版本中取消了。不过，5v5模型还是借助其他奖励信号学会了卡兵。...OpenAI操作也一样是通过bot API，能够移动位置、攻击、使用道具，根据获胜、血量和补刀情况得到奖励。 从诞生到对战职业选手，这只AI走过了一年半的成长之路。
对策略进行优化 OpenAI 的目标是找到能最大化与人类职业玩家对战时获胜的概率的策略。在实践中，研究者对奖励函数执行了最大化操作，这个奖励函数还包含一些其它信号，比如角色死亡、收集资源等。...比如说，通过减去敌方队伍所获得的奖励，使得智能体的奖励被对称化处理（symmetrize）。 OpenAI 团队在该项目一开始就构建好了这个奖励函数，因为团队对游戏的有一定的了解。...尽管随着游戏版本更新，这个奖励函数也有过些许变化，但他们发现初始的奖励选择效果已经很好。而之后增加的奖励信号对训练成功而言也非常重要。...4 月 13 日，OpenAI Five 与 Dota 2 现世界冠军 OG 战队进行了一场高水平的竞技比赛，在三局两胜比赛中获胜（2-0），这表明 OpenAI Five 确实能学习到最高水平的操作技术...OpenAI Five 与 3193 支队伍共进行了 7257 局比赛，胜率为 99.4%。29 支队伍在总共 42 场比赛中击败了 OpenAI Five。
其基本的设置很简单：我们有一个代理，可以执行一系列可允许的动作，其导致的结果是由奖励函数判断给予奖励或惩罚。...让我们来看这个乒乓球小游戏，这里一个代理有两个可行的动作，向上或向下，其结果是球是否被挡回或代理错过了球，根据结果代理会得到奖励或惩罚。...一文中提出，游戏提供了简单、明确的奖励函数和频繁的小奖励，这些奖励同时把人类和机器指向正确的方向，上述的乒乓球游戏就是一个很好的例子。...然而，如果你想训练一个工业级的机器人，这种 “good boy” / “bad boy” 的奖励只在10亿帧结束后分配，而积极的奖励只有在较大的动作空间里一系列复杂的行动结束后才能得到？...更近一些的成果，例如使用GAN从各种物体的2D视图生成3D视图。但一个问题是，GAN往往很难训练，虽然 OpenAI 提出过克服训练GAN的困难的一些小技巧。
OpenAI 于近日的一项研究中发现，在一个非明确的技能训练的环境中，AI 能够通过“自我对局”的训练掌握一系列动作技能，比如进攻、躲避、假动作、踢、抓等等。...对每个机器人进行训练，并且分析机器人在完成目标时所使用的技能和策略。 一开始，机器人会因为站立、前进这样的行为而获得丰厚的奖励，但最后这些奖励会被清零，只有胜利的机器人才会获得奖励。...为了弄清楚在这些目标和竞赛的压力面前，机器人会作出如何复杂的行动，我们不妨分析一下机器人的“摔角相扑”比赛吧。...在这个比赛中，为了训练机器人行走，我们在比赛前期给机器人设置了丰厚的奖励；增加了从这个圆形场地中心起的负L2距离，并且将其设置为机器人获得的丰厚奖励。...机器人一开始的时候可以使用这些奖励在比赛场地内作出一些动作和反应，但是我们会在训练中把奖励悄悄地清零。这样一来，在接下来的训练迭代中，机器人才会为了得到更多的奖励，自觉地对自己的动作和技能进行优化。
AI 科技评论此前也做过不少相关的覆盖和报道，而在 OpenAI 的这篇文章中，Dario Amodei 与 Jack Clark 将会探讨一个失败的强化学习模型。这个模型为何失败？...原因就在于你没有指明你的奖励函数。本文由 AI 科技评论进行编译。 我们最近在 OpenAI 上使用 Universe 来进行强化学习的实验。...正如大多数人类所理解的那样，游戏的目标是快速并且完美的在其他玩家之前完成游戏。在比赛过程中，CoastRunners 并不会对玩家的游戏进程进行奖励。相反，玩家会因为不断地完成目标而获得更高的分数。...除了谨慎地设计奖励函数之外，OpenAI 对一些研究方向的探索，可能会有助于减少使用那些错误的奖励函数。...一个典型的游戏更多的是为了完成比赛，而不是为了获得游戏当中的特殊奖励，在基于这个事实的基础之上，我们的奖励函数会将完成游戏列为最高优先级。这看上去和人类玩游戏的方式一样。 但是这种方法可能存有弊端。
为了避免破坏参赛者的代码，在比赛结束之前，我们不会合并 branch（https://github.com/openai/retro/tree/develop）。...正在进行的 Retro 比赛和我们近期的技术报告（https://arxiv.org/abs/1804.03720）专注于在同一游戏不同级别之间进行泛化的比较简单的问题。...这凸显了我们之前说的情况（https://blog.openai.com/faulty-reward-functions/），我们给强化学习算法的相对简单的奖励函数，例如通过最大化游戏中的分数，可能导致不良行为...对于有稀疏奖励或节奏比较慢的游戏，现有的算法很难分析。Gym Retro 数据集中的许多游戏都有稀疏的奖励或需要规划策略，因此处理完整数据集可能需要尚未开发的新技术。...Gym Retro Github： https://github.com/openai/retro 原文链接： https://blog.openai.com/gym-retro/
OpenAI在赛后总结中提到，他们在TI8上玩的版本，更接近选手们眼中真正的DOTA：打破了每个英雄一只无敌信使的配置，改成了人类比赛中通用的每队一只普通信使。...我们在之前的报道中也提到过，去掉这个限制是在上周六，AI随后训练了4天就去比赛了。 ? △ OpenAI Five的进化历程 当然，4天对AI来说并不短。...训练AI、让它去和人类战斗的过程，实际上是这样的： 先在庞大的计算机集群上，让AI自己跟自己反复对战，告诉它赢得比赛、做出某些好操作就能获得奖励，让它从结果中学习。...OpenAI用来打DOTA的模型一直在迭代，比如现在的OpenAI Five，就去掉了去年1v1版本专门针对卡兵设置的奖励。 Farhi说，他们又想出了一种方法，打算继续尝试让AI自己学买活。...这个bug，OpenAI正在慢慢修复中。 传送门 两场比赛过去，我们意犹未尽，十分期待OpenAI卷土重来，也很想亲手和它打一局。 好消息是，卷土重来可能不用等明年上海见。
随后，当一名测试玩家不停地击败我们的 1V1 机器人时，我们增加了训练的随机性，然后测试玩家就开始输掉比赛了。...团队精神的取值范围为从 0 到 1，代表了 OpenAI Five 的每个英雄在多大程度上关注自己的个人奖励函数以及在多大程度上关注团队平均奖励函数。在训练中，我们将其值从 0 逐渐调整到 1。...游戏 到目前为止，我们与这些队伍进行了对战： 最强的 OpenAI 职员团队: 匹配分 2500 观看 OpenAI 职员比赛的观众玩家 (包括 Blitz 等)：匹配分 4000-6000，他们此前从没有组队参赛过...在与前面三支队伍的比赛中，OpenAI 取得了胜利，输给了后面的两只队伍（只赢了开场前三局）。...令人惊讶的发现 二元奖励可以给予良好的表现。我们的 1v1 模型具有形状奖励，包括上次命中奖励，杀戮等。
随后，当一名测试玩家不停地击败我们的 1V1 机器人时，我们增加了训练的随机性，然后测试玩家就开始输掉比赛了。...团队精神的取值范围为从 0 到 1，代表了 OpenAI Five 的每个英雄在多大程度上关注自己的个人奖励函数以及在多大程度上关注团队平均奖励函数。在训练中，我们将其值从 0 逐渐调整到 1。...游戏 到目前为止，我们与这些队伍进行了对战： 最强的 OpenAI 职员团队: 匹配分 2500 观看 OpenAI 职员比赛的观众玩家 (包括 Blitz 等)：匹配分 4000-6000，他们此前从没有组队参赛过...在与前面三支队伍的比赛中，OpenAI 取得了胜利，输给了后面的两只队伍（只赢了开场前三局）。...4 令人惊讶的发现 二元奖励可以给予良好的表现。我们的 1v1 模型具有形状奖励，包括上次命中奖励，杀戮等。
OpenAI 的 bot 在第一场比赛开始约 10 分钟打败了 Dendi。在第二场比赛中 Dendi 放弃，并拒绝进行第三场比赛。 ?...在人机匹配赛之前，OpenAI CTO Greg Brockman 解释了该公司的特制 bot 接受了一千次比赛的训练，训练由 OpenAI 进行指导。...同时，OpenAI 将会发布该 bot，从而人人可以与其对决，并且举办方 Valve 将为击败该 bot 的第一个人类玩家提供游戏币奖励。 以下是 OpenAI 官方博客对该比赛的介绍： ?...这向构建在涉及真实人类的复杂环境中达成精确目标的人工智能系统迈出了前进的一步。 今天我们在国际赛的主赛场与 Dendi 对战，赢了一场三局两胜比赛。...一场完整的 Dota 比赛包括两个战队，每队五人。每个玩家需要从一百个英雄和数百种装备之间进行选择。我们下一步将创建一个可与人类战队竞争和合作的 Dota 2 bot 战队。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
