从世界瞩目的围棋游戏 AlphaGo，近年来，强化学习在游戏领域里不断取得十分引人注目的成绩。自此之后，棋牌游戏、射击游戏、电子竞技游戏，如 Atari、超级马里奥、星际争霸到 DOTA 都不断取得了突破和进展，成为热门的研究领域。
DeepMind近日发表的最新研究提出“机器心智理论”（Machine Theory of Mind），启发自心理学中的“心智理论”，研究者构建了一个心智理论的神经网络ToMnet，并通过一系列实验证明它具有心智能力。这是开发多智能体 AI 系统，构建机器 - 人机交互的中介技术，以及推进可解释AI发展的重要一步。 心智理论（ToM; Premack＆Woodruff，1978）泛指人类能够理解自己以及他人的心理状态的能力，这些心理状态包括欲望、信仰、意图等。DeepMind的研究人员试图训练一台
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。 例：求下述二元函数的最大值：
我们将用来解决这些问题的工具，（同样）是基于智能体的模拟和博弈论，博弈论是一组抽象模型，旨在描述智能体交互的各种方式。具体来说，我们会考虑囚徒困境。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。 Kennedy和Eberhart提出粒子群算法的主要设计思想与两个方面的研究密切相关： 一是进化算法，粒子群算法和进化算法一样采用种群的方式进行搜索，这使得它可以同时搜索待优化目标函数解空间中的较多区域。 二是人工生命，即研究具有生命特征的人工系统，它采用的主要工具是计算机，主要方法是利用计算机编程模拟。 Millonas在用人工生命理论来研究群居动物的行为时，对于如何采用计算机构建具有合作行为的群集人工生命系统，提出了五条基本原则： （1）邻近原则（ProximityPrinciple）：群体应该能够执行简单的空间和时间运算。 （2）质量原则（Quality Principle）：群体应该能感受到周围环境中质量因素的变化，并对其产生响应。 （3）反应多样性原则（Principle ofDiverse Response）：群体不应将自己获取资源的途径限制在狭窄的范围之内。 （4）稳定性原则（Principle ofStability）：群体不应随着环境的每一次变化而改变自己的行为模式。 （5）适应性原则（Principle ofAdaptability）：当改变行为模式带来的回报是值得的时候，群体应该改变其行为模式。 其中4、5两条原则是同一个问题的两面。微粒群系统满足以上五条原则。 近十余年来，针对粒子群算法展开的研究很多，前国内外已有多人从多个方面对微粒群算法进行过综述；并出现了多本关于粒子群算法的专著和以粒子群算法为主要研究内容的博士论文。
RLCard 是一个用于牌类游戏强化学习研究的开源工具包，其接口简单易用，支持多种牌类环境。RLCard 的目标是在强化学习与非完美信息博弈之间搭建桥梁，推动强化学习研究在多智能体、高维状态和动作空间以及稀疏奖励领域的进步。作者在论文中概述了 RLCard 的关键组件，探讨了其设计原则并简要介绍了接口，还给出了对这些环境的评估。
自然界当中存在大量非常有趣的集群现象，例如鸟群、羊群、鱼群等等。为什么会出现这些集群现象？为什么动物们会聚集在一起？
遗传算法简称GA（Genetic Algorithms）模拟自然界生物遗传学（孟德尔）和生物进化论（达尔文）通过人工方式所构造的一类 并行随机搜索最优化方法，是对生物进化过程**“优胜劣汰，适者生存”**这一过程进行的一种数学仿真。
读研究生的时候上了智能控制的课，课上讲了遗传算法、粒子群算法还有模糊控制等等。我对遗传算法非常感兴趣，用MATLAB复现了遗传算法进化蒙娜丽莎，这也是我公众号头像的来源。
遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法，从刚开始接触，到后来具体去研究，再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛，整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解，在此基础上，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。想利用这个时间，总结下我对于遗传算法的理解，主要还是些基本的知识点的理解。
遗传算法(genetic algorithm, GA)是模拟自然界生物进化机制的一种算法，遵循适者生存、优胜劣汰的法则。
春节期间OpenAI推出的AI视频模型Sora火出天际，到处都是文生视频模型如何厉害如何改变真实世界的信息，以至于OpenAI在AI Agent方面的最新动向都被掩盖了。
近日Snap上市，市值一度超过400亿美元，成为继阿里巴巴上市以来全球最大IPO。资本和公众觊觎的无非是Snap背后社交的巨大想象空间。
前言：上一篇文章中我们学习的模拟退火算法是通过模拟物体的物理退火过程得以实现的，今天我们要学习的遗传算法则是通过模拟生物学中物种的进化过程来实现的！
与遗传算法的第一次接触 遗传算法是我进入研究生阶段接触的第一个智能算法，从刚开始接触，到后来具体去研究，再到后来利用遗传算法完成了水利水电的程序设计比赛，整个过程中对遗传算法有了更深刻的理解，在此基础上，便去学习和研究了粒子群算法，人工蜂群算法等等的群体智能算法。想利用这个时间，总结下我对于遗传算法的理解，主要还是些基本的知识点的理解。 遗传算法的基本概念 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是由Holland提出来的，是受遗传学中的自然选择和遗传机制启发发展起来的一种优化算法，它的基本思
选自Medium 作者：David Foster 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 前段时间，由谷歌大脑研究科学家 David Ha 与瑞士 AI 实验室 IDSIA 负责人 Jürgen Schmidhuber（他也是 LSTM 的提出者）共同提出的「世界模型」让人工智能在「梦境」中训练的论文吸引了人们的热烈讨论。本文将带你一步步实现论文中研究的赛车和躲避火球智能体。 简言之，该论文被称为杰作的原因有三： 1. 它结合了多种深度/强化学习技术以得到惊人的结果——已知第一个解决当下流行的「赛车」强化学
年关将至，学妹却因为男朋友不愿意带她回家过年而难过，我劝学妹主动点，自己多提几次，但是学妹觉得身为女孩子不能太主动。
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：吴攀、黄小天、蒋思源 围棋、视频游戏、迷宫……DeepMind 的人工智能在玩游戏方面可谓是得心应手。DeepMind 又发布了一篇论文介绍了他们在这方面的另一项新研究：循环环境模拟器（recurrent environment simulator）。据介绍，该方法可以被用来改进探索（exploration）过程，还能适应多种不同的环境（包括 Atari 游戏、3D 赛车和迷宫）。本论文已经被 ICLR 2017 接收。机器之心对本论文进行了简单编译介绍，更多详
这是一个允许你在几乎任何街机游戏中训练你的强化学习算法的Python库，它目前在Linux系统上可用。通过这个工具包，你可以定制算法逐步完成游戏过程，同时接收每一帧的数据和内部存储器地址值以跟踪游戏状态，以及发送与游戏交互的动作。
本文目录 01遗传算法定义 02生物学术语 03问题导入 04大体实现 05具体细节 06代码实现 字数 6739 字 阅读 预计阅读时间20分钟 01 什么是遗传算法？ 1.1 遗传算法的科学定义
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
DeepMind团队提出一种多任务深度强化学习方法PopArt，实现了单智能体同时学习57款不同的雅达利游戏的平均表现首次超过人类平均水平，达到目前技术的顶级水平。该方法对于单智能体需要在现实中复杂的多任务领域平衡不同学习目标的奖励策略提供了途径。简单说就是一个智能体可以同时干好多个任务的通用能力。
量子位作为合作媒体参与的节目《机智过人》将于8月25日晚20:00在CCTV-1开播。中科院院士姚期智、德国汉堡科学院院士张建伟、北斗导航卫星定位系统科学家徐颖将组成机智见证团参与其中。 △ 姚期智教
作为一种进化算法，遗传算法（GA, Genetic Algorithm）的基本原理是将问题参数编码为染色体，进而利用优化迭代的方法进行选择、交叉和变异算子操作来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
多人电子游戏中的策略掌控、战术理解和团队配合是 AI 研究的重要挑战。现在，通过强化学习的新发展，DeepMind 的智能体在雷神之锤 III 竞技场夺旗模式（Quake III Arena Capture the Flag）中的表现达到人类水平，该游戏包含复杂的多智能体环境，也是典型的第一人称 3D 视角多人游戏。这些智能体展示了和人工智能体以及人类玩家合作的能力（雷神之锤III是一款多人连线第一人称射击游戏(FPS)）。
AI科技评论按：在围棋和Atari游戏、图像识别与语言翻译等领域，神经网络都取得了巨大的成功。但经常被忽视的一点是，神经网络在这些特定应用中的成功往往取决于研究开始时做出的一系列选择，包括：使用何种类型的网络、用于训练的数据和方法等。目前，这些选择（又称为超参数）是通过经验，随机搜索或计算密集型搜索过程来选择的。如何选择参数和调参往往成为训练神经网络的关键问题。 AI科技评论发现，在DeepMind最近一篇名为《Population Based Training of Neural Network》的论文中
【新智元导读】《蒙特祖玛的复仇》被公认为是Atari中最难的游戏之一，是AI的一大挑战。今天，OpenAI宣布他们的AI仅通过一次人类演示，就在蒙特祖玛的复仇游戏中获得了74500分的成绩，比以往公布的任何结果都要好。而且，这次的成果使用了PPO算法，这正是不久前OpenAI在Dota2 5v5中战胜人类的AI的算法。
MOCSO（Multi-Objective Competitive Swarm Optimizer）是PSO（粒子群优化算法）的变体
选自BAIR 作者：Carlos Florensa 机器之心编译 参与：Panda 强化学习是当前人工智能领域最炙手可热的技术之一。近日，伯克利人工智能研究实验室（BAIR）博客介绍了一种用于强化学习智能体的逆向课程生成（Reverse Curriculum Generation）方法。该方法可以帮助智能体实现更有效的学习，乃至完成其它强化学习智能体无法实现的任务。本研究的论文已经在机器人学习会议（CoRL 2017）上发表，项目代码也已经开源。 论文地址：http://proceedings.mlr.pr
人工智能（AI）的研究领域充满了无法回答的问题以及无法被分配给正确问题的答案。在过去，人工智能为它坚持「错误」的做法付出了代价，经历了一段时间的停滞，也就是所谓的「人工智能的寒冬」。然而，人工智能的日历刚刚翻入了春天，相关的应用领域正在蓬勃发展。
我们首先从函数出发，既然是寻找全局最优解，我们可以想象一个多元函数的图像。遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。可以把遗传算法的过程看作是一个在多元函数里面求最优解的过程。可以这样想象，这个多维曲面里面有数不清的“山峰”，而这些山峰所对应的就是局部最优解。而其中也会有一个“山峰”的海拔最高的，那么这个就是全局最优解。而遗传算法的任务就是尽量爬到最高峰，而不是陷落在一些小山峰。（另外，值得注意的是遗传算法不一定要找“最高的山峰”，如果问题的适应度评价越小越好的话，那么全局最优解就是函数的最小值，对应的，遗传算法所要找的就是“最深的谷底”）
📷 美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合
AI科技评论按：本文根据郑宇教授在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《多源数据融合与时空数据》编辑整理而来，AI科技评论在未改变原意的基础上略作了删减。 📷 郑宇 郑宇，微软研究院城市计算领域负责人、资深主任研究员、上海交通大学讲座教授、中国香港科技大学客座教授、人工智能国际权威期刊 ACM TIST 主编、美国计算机学会杰出科学家，ACM数据挖掘中国分会（KDD China）秘书长。2013年被MIT Technology Reivew评为全球杰出青年创新
如果你的手机，拥有与你共同的记忆，懂得你的习惯，能帮你自主安排日程、交友、工作会议......你的体验将会如何？
强化学习(Reinforcement Learning)和遗传算法(Genetic Algorithm)都是受自然启发的AI方法，它们有何不同?更重要的是，在哪些情况下，其中一种会比另一种更受青睐?”
Acme是一个基于 python 的强化学习研究框架，2020年由 Google 的 DeepMind 开源。这个框架简化了新型 RL 智能体（agent）的开发，加快了 RL 研究的步伐。
选自Medium 作者：Thomas Simonini 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：（1）Q-
一个程序员一生中可能会邂逅各种各样的算法，但总有那么几种，是作为一个程序员一定会遇见且大概率需要掌握的算法。今天就来聊聊这些十分重要的“必抓！”算法吧~，就比如说遗传算法啊
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 15 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，具体总结了微软雷德蒙研
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，
【导读】1月15日，机器学习研究人员Luke James（简介见文末）发布一篇博文，介绍了5种受到生物启发的人工智能方法，包括人工神经网络（人脑神经元）、遗传算法（DNA染色体）、集群算法（蚁群优化和
选自Open AI Blog 机器之心编译 参与：黄小天、微胖 我们开源了 OpenAI 基准（https://github.com/openai/baselines），努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月，我们将发布算法；今天发布的是 DQN 和它的三个变体。 重现强化学习结果非常复杂：性能非常嘈杂，算法有很多活动部分，因此会有微妙漏洞，而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现（Know-good）（以及创造这些的最佳实践），我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错
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
对象存储
即时通信 IM
