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南栖提出高效多智能离线强化学习方法,揭示多任务学习对多智能离线强化学习促进作用

以往多智能任务强化学习方法通常依赖多任务同时采样学习或迁移学习方法实现多智能强化学习策略任务泛化能力,但该过程导致了大量样本开销,且无法应对多智能体系统中随智能数目和目标变化所导致海量任务泛化问题...然而,现今合作型多智能强化学习问题通常仅考虑从单一任务模拟环境学习可用策略,在应用到现实任务时会遇到较大挑战。...从多任务数据发现通用协作技能智能任务强化学习方法(ODIS)整体框架。...我们提出ODIS方法,能够从多智能任务离线数据中发现可泛化通用协作技能,并将其运用到未见任务中,对解决多智能任务强化学习样本低效问题给出了一种切实可行解决途径。...随着多智能强化学习机器人、游戏AI、交通控制等方面的不断发展,ODIS对多智能工业场景中广泛存在数量可变智能灵活配置、多任务自适应泛化等问题提供了一种基于通用协作技能解决途径,如在多AGV货物搬运问题中仅依赖少数场景上离线交互数据即可实现动态数量

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机器学习课程没有教你

在本文中,我们将讨论,那些你在机器学习课程中学不到东西。 定义数据科学家角色 科技行业已经或多或少懂得如何让工程师和业务人员一起工作。...事实上,数据科学家库目前由具有不同背景个人组成。我们团队中有人拥有计算机科学和人工智能背景,但也有来自信号处理,计量经济学,化学,复杂系统,社会学等领域的人。...虽然大部分内容对于经验丰富数据科学家来说都是不言而喻,但你无法从机器学习(ML)课程或书籍中了解它,因此这对于任何刚毕业或从其他领域转移到数据科学的人都很有用。...这就是为什么检查机器学习代码如此重要,尤其是将要转化为产品代码。同时需要注意是,检查为建立模型而做出假设也是不可或缺一个环节。...关于作者 Maksim Butsenko是Taxify数据科学家。 他主要职责包括构建数据和机器学习产品,以确保公司可持续发展,并且帮助收集和推广团队和公司内部最佳数据科学规范。

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简单了解机器学习定义

​AI 本身就是软件, 作为 AI 时代软件工程师,了解一些 AI 知识是很有必要。 前面简单了解了大模型和专业模型区别: 简单了解 GPT 模型 今天简单了解下机器学习定义。...这个定义里明确列出了“任务T”“度量P”“经验E”“学习过程Process<P, T, E>”这几个符号,使得它读起来显得有一点拗口,但这些符号都是必要,它们构成了机器学习一种最基础形式体系,只要再结合几个具体例子...比如“人机对弈”,机器学习采用每步落子位置对全局胜率影响(度量P)来评价系统性能,在每一次对弈(任务T)中,基于机器学习算法的人机对弈软件,是根据历史棋局对局数据(经验E),来修正用于根据棋盘局面推算每一步最优落子位置模型...,通过越来越接近最佳落子位置模型输出结果,计算出当前形势下相对胜率最高落子位置。...再譬如,人工智能另一个备受关注应用方向“汽车自动驾驶”,机器学习采用各种路况下正确驾驶操作概率(度量P)来评价系统性能,在不同路况行驶过程(任务T)中,无人车是基于机器学习训练出来模型实现自动驾驶

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探秘多智能强化学习-MADDPG算法原理及简单实现

之前接触强化学习算法都是单个智能强化学习算法,但是也有很多重要应用场景牵涉到多个智能之间交互,比如说,多个机器控制,语言交流,多玩家游戏等等。...本文,就带你简单了解一下Open-AIMADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法,来共同体验一下多智能强化学习魅力。...主要问题是,在训练过程中,每个智能策略都在变化,因此从每个智能角度来看,环境变得十分不稳定(其他智能行动带来环境变化)。...因此,在训练时,我们可以在Critic阶段加上一些额外信息来得到更准确Q值,比如其他智能状态和动作等,这也就是集中训练意思,即每个智能不仅仅根据自身情况,还根据其他智能行为来评估当前动作价值...DQN不适合这么做,因为DQN训练和预测是同一个网络,二者输入信息必须保持一致,我们不能只在训练阶段加入其他智能信息。 2、DDPG算法简单回顾 什么是DDPG 什么是DDPG呢?

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干货 | 机器学习没有你想那么复杂

本文中我就要谈谈如何让机器复制这种学习能力。 假设我想教机器如何区分狗和猫。这很简单,我弟弟很容易就能做到。但是如何将其编程在机器上呢?我们不能简单认为,所有的猫都是尖耳朵,或所有的狗都有毛。...随着时间推移,小孩子就能慢慢了解猫狗分别是什么样了。 总而言之,机器学习能够让机器学会如果执行任务,而无需明确地编程。 深度学习 我们知道机器学习是什么,那么深层学习到底是什么呢?...强化学习 这实际上是我在机器学习中最喜欢主题,也是我在编程方面投入时间最多部分。最吸引我就是以下视频中这种行走机器人。 强化学习是理解如何在环境中让奖励最大化奖励智能。...在以上视频中,当智能体能够行走时就将获得奖励。为了将奖励最大化,它将尽可能长时间地行走。 智能通过测试所有可能腿部动作来实现行走。智能体会因此获得奖励,因此它会继续行走并重复这一行动。...通过分析健康数据,在Mark心脏病发作前一周,医生们就能够知道,并及时提供他需要帮助。 关键要点 机器学习能够机器学习如何执行任务,而且无需明确地编程。

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简单读懂人工智能机器学习与深度学习是什么关系

利用巨大存储空间和超高运算速度,计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难,但对计算机相对简单问题。...如果图书书名都是存在非结构化图片中,那么要完成书名查找任务难度将大大增加。类似的道理,如何从实体中提取特征,对于很多传统机器学习算法性能有巨大影响。我们看一个简单例子。...同样数据使用不同表达方式会极大地影响解决问题难度。一旦解决了数据表达和特征提取,很多人工智能任务也就解决了90%。 然而,对许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单事情。...深度学习机器学习一个分支,它除了可以学习特征和任务之间关联以外,还能自动从简单特征中提取更加复杂特征。下图展示了深度学习和传统机器学习在流程上差异。...下图总结了它们之间关系。 人工智能机器学习以及深度学习之间关系图 人工智能是一类非常广泛问题,机器学习是解决这类问题一个重要手段。深度学习则是机器学习一个分支。

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苹果开放机器学习API,但是没有看到苹果机器学习开发平台

苹果没有做大而全的人工智能平台 去年苹果收购了西雅图机器学习初创公司Turi以后,继续在西雅图成立了自己的人工智能研究实验室,聘请了华盛顿大学教授Carlos Guestrin作为机器学习总监。...Carlos Guestrin也是机器学习领域顶尖人物之一,获得过美国国家科学基金会职业荣誉奖和顶尖人工智能会议IJCAI计算机与思想奖,而且也创办过机器学习公司。...所以苹果没有发布自己机器学习开发平台、没有发布开发硬件,也没有对外公布是否挖了机器学习专家到自己团队,在这种态度下就都合情合理了。...苹果愿意开发人工智能应用、愿意用人工智能改善用户体验,但是目前苹果并没有做开放前瞻性研究。...所有人都判断人工智能/机器学习会占据越来越重要位置、能够做事情越来越多,但当年率先发布智能助理Siri苹果现在已经在开发和研究环境、前沿研究成果、影响力几个方面都落在了后面。

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独家 | ChatGPT可以解决分级和分类这样简单机器学习任务

作者:Damir Yalalov  翻译:陈超校对:赵茹萱 本文约1100字,建议阅读5分钟本文介绍了ChatGPT如何解决简单机器学习任务并给出了鸢尾花分类和城市预测两个案例。...一句话概括: ChatGPT可以帮助你完成简单机器学习任务——以下是方法: ChatGPT是一个聊天机器人,可以帮助你完成简单机器学习任务,例如分级和分类任务。 ...这一工具设计初衷就是为了方便使用,并且只需要很少训练就可以实现准确输出。 我们并不用太费力,就能使用ChatGPT获得简单机器学习任务准确结果。...ChatGPT非常易用,且只需要很少训练就可以实现,对于那些想从简单机器学习任务上手的人来说,是一个很好选择。 ChatGPT并不是为了使机器学习更加普及目标而创建出来。...ChatGPT如何协助完成机器学习任务 ChatGPT是一个允许你发布可参与自然对话虚拟机器学习算法平台。为了创建你自己机器学习模型,你需要给ChatGPT提供数据。

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智能】理解机器学习5种方式——机器学习是什么

笔者邀请您,先思考: 1 机器学习是什么? 2 您怎么理解机器学习? 1 ? 2 我们解决了很多二元二次方程问题。...例如: 2x + 3y = 5 -4x + 7y = 9 解决机器学习问题意味着完全解决这些类型方程。 唯一区别是,在ML情况下,我们有数百万方程式,数十亿未知和万亿种可能解决方案。...我们任务是找到这许多可能性最佳解决方案。 ?...第三行 - 不断增加 因此,从数据中找到这样规则,模式就是机器学习。...机器学习是关于自动构建if/else系统 5 工业革命 - 自动化 当代时代,机器学习 - 自动化自动化 未来,AutoML - 自动化自动化自动化 版权声明:作者保留权利,严禁修改,转载注明原文链接

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Agent AI智能:如何借助机器学习引领科技新潮流

本文将深入探讨Agent AI智能在未来如何通过机器学习、深度学习等技术实现自我优化和知识积累,以及这一过程中可能带来挑战和机遇。...一、Agent AI智能基本概念 Agent AI智能是一种具备自主决策、学习和适应能力智能系统。它们能够感知环境、分析信息、制定计划并执行任务。...二、Agent AI智能技术进步 2.1 机器学习技术 机器学习是Agent AI智能实现自我优化关键技术之一。通过机器学习智能可以从大量数据中提取有用信息,不断优化自身决策和行为。...3.2 迁移学习 迁移学习是一种将在一个任务中学到知识应用到另一个任务技术。Agent AI智能可以利用迁移学习来积累不同领域知识和经验,提高自己泛化能力。...通过迁移学习智能可以在新环境中更快地适应和学习,降低学习成本。

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机器学习】:分类任务常用评价指标

本期给大家介绍机器学习分类任务常用评价指标:Accuracy、Precision、Recall、F1-score。...TL;DR * 机器学习分类任务 * Confusion Matrix(混淆矩阵) * Accuracy * Pricision * Recall * F1-score 一、分类任务?...分类是机器学习基础任务,比如:新闻分类、事件分类、情感分类、话题分类、主题分类、图片分类、视频分类等等。 分类是指将数据分成不同类别,或者说是贴上各种标签。...评价指标是针对将相同数据,输入不同算法模型,或者输入不同参数同一种算法模型,而给出这个算法或者参数好坏定量指标。 不同机器学习任务,有不同评价指标。 本文重点说明分类任务评价指标。...我们需要定义分类结果中正类(positive)和负类(negative),在机器学习中,我们通常将更关注事件定义为正类事件。

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详解机器学习熵、条件熵、相对熵、交叉熵

而 log函数基选择是任意(信息论中基常常选择为2,因此信息单位为比特bits;而机器学习中基常常选择为自然常数,因此单位常常被称为奈特nats)。...性质: 如果 p(x) 和 q(x) 两个分布相同,那么相对熵等于0 DKL(p||q)≠DKL(q||p),相对熵具有不对称性。大家可以举个简单例子算一下。...由此可以看出根据非真实分布 q(x) 得到平均码长大于根据真实分布 p(x) 得到平均码长。 我们再化简一下相对公式。 ? 有没有发现什么? 熵公式: ? 交叉熵公式: ?...≥H(p)(当 p(x)=q(x) 时取等号,此时交叉熵等于信息熵)并且当 H(p) 为常量时(注:在机器学习中,训练数据分布是固定)最小化相对熵 DKL(p||q) 等价于最小化交叉熵 H(p,q)...在机器学习中,我们希望训练数据上模型学到分布 P(model) 和真实数据分布 P(real) 越接近越好,所以我们可以使其相对熵最小。

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简单易学机器学习算法——AdaBoost

一、集成方法(Ensemble Method)     集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法,随机森林算法是基于Bagging思想机器学习算法,在Bagging方法中,主要通过对训练数据集进行随机采样...AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想机器学习算法。...,详细思想可见博文“简单易学机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。...二、AdaBoost算法思想 AdaBoost算法是基于Boosting思想机器学习算法,其中AdaBoost是Adaptive Boosting缩写,AdaBoost是一种迭代型算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同学习算法...ID3算法可见博文“简单易学机器学习算法——决策树之ID3算法”,CART算法可见博文“简单易学机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样问题

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简单易学机器学习算法——lasso

一、lasso    前面已经叙述了基本线性回归,局部加权线性回归,以及岭回归。...其中,局部加权线性回归做工作就是进行了特征选择,选择策略是进行局部约束;岭回归是采用正则化方法进行特征选择,使用是 ? 。而lasso采用则是 ?...,即lasso是在平方误差基础上增加 ? : ? , ? 对于这样一种优化问题,其实是很难求解,因为这样优化问题不再是一个凸优化问题。为了求解这样问题,一些近似的优化算法被采用。...或者可以采用一些简单方法来近似这样优化过程。 二、前向逐步回归    前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多效果,但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法,在每一步尽量减少误差。 ?...(:,i)); end 前向逐步回归函数 function [ wResult ] = stageWise( x, y, eps, runtime) [m,n] = size(x);%数据集大小

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简单易学机器学习算法——AdaBoost

一、集成方法(Ensemble Method)     集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法,随机森林算法是基于Bagging思想机器学习算法,在Bagging方法中,主要通过对训练数据集进行随机采样...AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想机器学习算法。...,详细思想可见博文“简单易学机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。...二、AdaBoost算法思想 AdaBoost算法是基于Boosting思想机器学习算法,其中AdaBoost是Adaptive Boosting缩写,AdaBoost是一种迭代型算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同学习算法...ID3算法可见博文“简单易学机器学习算法——决策树之ID3算法”,CART算法可见博文“简单易学机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样问题

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详解机器学习熵、条件熵、相对熵、交叉熵

而 log函数基选择是任意(信息论中基常常选择为2,因此信息单位为比特bits;而机器学习中基常常选择为自然常数,因此单位常常被称为奈特nats)。...性质: 如果 p(x) 和 q(x) 两个分布相同,那么相对熵等于0 DKL(p||q)≠DKL(q||p),相对熵具有不对称性。大家可以举个简单例子算一下。...≥H(p)(当 p(x)=q(x) 时取等号,此时交叉熵等于信息熵)并且当 H(p) 为常量时(注:在机器学习中,训练数据分布是固定)最小化相对熵 DKL(p||q) 等价于最小化交叉熵 H(p,q)...在机器学习中,我们希望训练数据上模型学到分布 P(model) 和真实数据分布 P(real) 越接近越好,所以我们可以使其相对熵最小。...---- 参考: 1) 吴军《数学之美》 2) 李航《统计学习方法》 3) 马春鹏《模式识别与机器学习》 4) https://www.zhihu.com/question/41252833

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机器学习没有捷径,根据机器学习算法地图学习是最有效一种方式!

机器学习与应用》由清华大学出版社出版,是机器学习和深度学习领域又一高质量入门与提高教材。该书系统、深入地讲述了机器学习与深度学习主要方法与理论,并紧密结合工程实践与应用。 ?...适读人群 计算机,电子,自动化,人工智能等相关专业本科生,研究生 从事人工智能学术研究与产品研发的人员 对人工智能机器学习感兴趣的人 本书优势(附精彩试读) 1、内容全面、系统,紧跟技术进步 完整讲述了机器学习...图像超分辨网络结构 假设低分辨率图像为,这里目标是根据它估计出高分辨率图像,在训练样本中与低分辨率图像相对真实高分辨率图像为。...第1~3章为第一部分,介绍机器学习基本原理、所需数学知识(包括微积分、线性代数、概率论和优化方法),以及机器学习核心概念。...第一部分 基本概念与数学知识 第1章机器学习简介3 1.1机器学习是什么3 1.1.1一个简单例子3 1.1.2为什么需要机器学习5 1.2典型应用7 1.2.1语音识别7 1.2.2人脸检测8 1.2.3

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前沿 | DeepMind提出新型架构IMPALA:帮助实现单智能任务强化学习

选自DeepMind 作者:Hubert Soyer、Drew Purves、Lasse Espeholt 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 深度强化学习(DeepRL)在很多任务中取得了成功,从机器连续控制问题到围棋...不过这些领域中进步还限制在单个任务,即在单个任务中对智能进行调整和训练。...由于 IMPALA 优化模型相对于类似智能而言,可以处理一到两个数量级更多经验,让复杂环境中学习变为可能。...此外,使用 IMPALA 吞吐量增长与 actor 和 learner 增加呈线性关系,这意味着分布式智能模型和 V-trace 算法可以处理大规模实验,上千台机器没有问题。...论文链接:https://arxiv.org/abs/1802.01561 摘要:在本研究中,我们专注于使用单一强化学习智能与单一参数集解决大型任务集合问题。

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