【编者按】区别于传统环境,鉴于云环境中众多不可预测的因素和异常,其时间序列breakout检测并不容易。近日,Twitter开源了一款基于E-Divisive with Medians(EDM)的breakout检测工具,旨在更好地分析复杂环境中的时间序列数据。 以下为译文 当下,大数据已经深入影响到各个领域,其中包括新产品决策制定、用户参与程度衡量、产品的定制化推荐、医疗、数据中心效率等。 而着眼数据类型,时间序列数据无疑是非常常见的一种形式。随着数据收集和挖掘成本的下降,包括Twitter等越来越多的
Ted Dabney(左一)和Pong游戏机 新智元报道 来源:arxiv 编辑:闻菲、克雷格 【新智元导读】雅达利(Atari)公司的联合创始人Ted 逝世。“雅达利”这个名字,是人工智能历
再看LunarLander-v2的效果(也是比较简单了。。。),AverageEpRet就是不上300... : (
【新智元导读】Vicarious 是一家很神秘的 AI 初创公司,马斯克、贝索斯和扎克伯格都有投资。因为迟迟不出产品,却屡次在 NIPS、CVPR 这类顶会发表论文,被外媒称为“比起公司更像是研究所”的 Vicarious,在 ICML 2017 也发表了论文,提出了能够从有限的数据中泛化并学习因果关系的通用游戏攻略模型“模式网络”。Vicarious 研究人员表示,这是构成智能系统的重要因素。 初创公司 Vicarious 的使命是“建立下一代人工智能算法”。和 DeepMind 一样,Vicarious
作为一个打工人,在工作或者学习时经常会不断编写和修改各种方案,本就苦不堪言。结果遇上突发情况。。。
在分布式的环境下,多个服务之间的调用难免会出现异常、超时等问题,这些问题出现的时候,为了提高用户的体验,我们不能够直接将错误的信息展示给用户,而是在出现这种情况的时候,给用户返回一个友好的提示。服务降级的作用就在这里体现了。
37年前,经典游戏Atari’s Breakout(打砖块)诞生。而为了纪念这款游戏,Google采用了更特别的模式:搜索彩蛋,而不是常用的首页logo。
Breakout是一款经典的雅达利游戏,也就是我们所熟知的“打砖块”。玩家需要左右移动在屏幕下方的短平板子将一颗不断弹跳的小球反弹回屏幕上方,使其将一块块矩形砖块组成的六行砖块墙面打碎,并防止小球从屏幕底部掉落。在Atari 2600版本的Breakout中,玩家共有5次小球掉落机会,一旦用完就标志游戏结束,每打掉一块砖块得1分,全部打掉则游戏胜利结束。
add agent http://coach.nervanasys.com/contributing/add_agent/index.html class Agent(object): class PolicyOptimizationAgent(Agent): class ActorCriticAgent(PolicyOptimizationAgent): presets.py class Carla_A3C(Preset): def __init__(self): Preset._
本文简要地介绍强化学习(RL)基本概念,Q-learning, 到Deep Q network(DQN),文章内容主要来源于Tambet Matiisen撰写的博客,以及DeepMind在2013年的文章“Playing Atari with Deep Reinforcement Learning”。
选自arXiv 作者:Melrose Roderick等 机器之心编译 论文的复现一直是很多研究者和开发者关注的重点,近日有研究者详细论述了他们在复现深度 Q 网络所踩过的坑与训练技巧。本论文不仅重点标注了实现过程中的终止条件和优化算法等关键点,同时还讨论了实现的性能改进方案。机器之心简要介绍了该论文,更详细的实现细节请查看原论文。 过去几年来,深度强化学习逐渐流行,因为它在有超大状态空间(state-spaces)的领域上要比先前的方法有更好的表现。DQN 几乎在所有的游戏上超越了之前的强化学习方法,并在
对于部署在Linux系统上的Jupyter,也许当你最初渲染Gym附带的Artri视频小游戏时,你或多或少也遇到或下面问题
正常情况下用户通过使用docker cp命令可以将文件从host主机拷贝至容器,或者从容器拷贝至host主机,对应具体操作指令如下:
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
我们平常看到的搜索结果都是普普通通,并没有什么特别。但实际上有很多关键字会搜索出意想不到的结果,我们一起来看看有哪些有趣的搜索结果吧
天下武功,唯快不破。速度,在众多武侠剧中都被刻画成武学精髓之一。而在网络安全领域,无论作为防御者还是攻击者,速度很大程度上也能够决定攻防一方的胜负。
实现5G的应用,首先需要建设和部署5G网络,在本文中,我们将分析如何构建一个专用5G网络,专用5G网络可以通过以下两种方式实现。
在E3上——你没看错,一个车厂去了游戏界的“春晚”盛会——马斯克展示了在特斯拉上玩游戏的操作,还于车辆系统进行了比较深层次的集成。
【新智元导读】游戏,更准确地说,模拟场景对于人工智能的研发来说是一个非常理想的场所,对于人工智能技术走向实际应用有着不容忽视的推动作用。目前,DeepMind、微软、Facebook、OpenAI 等都在研究通过游戏场景训练AI。本文结合《经济学人》的文章《AI研究者为什么喜欢游戏》,全面梳理了用游戏训练AI的几大开源平台,对这一方向的领导者DeepMind的路径进行分析。文章提到了“具身认知”的理论,认为智能应该完全从经验进行学习。可以肯定的是,机器“眼中”的游戏和人类所理解的游戏是不一样的,在这种虚拟与
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】加入光荣的JAX-强化学习进化! 还在为强化学习运行效率发愁?无法解释强化学习智能体的行为? 最近来自牛津大学Foerster Lab for AI Research(FLAIR)的研究人员分享了一篇博客,介绍了如何使用JAX框架仅利用GPU来高效运行强化学习算法,实现了超过4000倍的加速;并利用超高的性能,实现元进化发现算法,更好地理解强化学习算法。 文章链接:https://chrislu.page/blog/meta-disco/ 代码链
问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 来自德国弗莱堡大学的研究团队,最近有了一个好玩的发现。 AI又在打游戏时掌握了新技能。 “向死而生” 这个游戏是雅达利平台上的经典游戏Qbe
题目本身非常容易,利用UAF构造出一条通向malloc_hook的fastbin。
只需要敲几下键盘,就能控制视频中某个目标的方法,叫做“可玩视频生成器” (playable video generation)。
runc是一个遵循oci标准的用来运行容器的命令行工具。runc的使用非常灵活,可以与各种容器工具和平台集成,如Docker、Kubernetes等。
深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石,它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。
最近好像一直在鸽,主要是实验室最近有点忙,项目忙不过来,给各位观众老爷说声抱歉。今天介绍的是一款xss工具。XSS-LOADER
RunC是一个基于OCI标准的轻量级容器运行时工具,用来创建和运行容器,该工具被广泛应用于虚拟化环境中,然而不断披露的逃逸漏洞给runC带来了严重的安全风险,如早期的CVE-2019-5736、CVE-2021-30465。就在今年的1月31日,网络安全供应商Synk又披露了runC 命令行工具和BuildKit 组件中的4个安全漏洞,攻击者可以利用这些漏洞逃离容器的边界并发起后续攻击。这些漏洞编号分别为 CVE-2024-21626、CVE-2024-23651、CVE-2024-23652 和 CVE-2024-23653,这些漏洞被 Snyk统称为Leaky Vessels[1][2]。
A - Three Piles of Candies 题意:就是给了三堆糖,两个人,每人哪一堆,然后第三堆用来补充,最终要达到两个人的糖的数量一样多。 思路:水题,签到
调研机构Dell'Oro Group美国时间8月5日发布最新一期的Ethernet Controller & Adapter 5-Year Forecast报告。预计从2020年到2025年,全球以太网控制器和适配器市场的复合年增长率(CAGR)将达到4%,营收将达到近32亿美元(参考:智能网卡市场规模)。这一增长的部分原因是服务器上行速率将向100Gbps及更高速率提升。
在传统的policy optimization强化学习中,通常会手加一个动作熵作为探索项,然后对该项的权重因子调参以达到增加探索的目的。然而“In practice, moreover, policy gradient methods typically employ carefully tuned entropy regularization in order to prevent policy collapse.”,更严重的是动作熵的引入破坏了PG(policy gradient )理论的自洽性,而对于一个理论来说自洽性重于泰山。
The PT100 version of the breakout uses 430Ω The PT1000 version uses 4300Ω 一般PT100选400欧姆参考电阻,但是板子上给的是4300,也就是430Ω。程序里需要设置参考电阻为430,PT1000选择4300Ω。 #define REF_RES 430
GPT-4o到底有多强?只有用过才能知道。这两天,网友们不仅探索出了很多全新ChatGPT的炫酷用法,也逐渐开始意识到,这标志这OpenAI将逐渐替代谷歌曾经的地位,全面接管AGI时代。
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 张丹婷 校对 / 囧囧 整理 / 雷锋字幕组 本期论文 "Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learning" 用于深度强化学习的增强想象智能体 DeepMind发布的最新论文中提出了,用于深度强化学习的增强想象智能体(Imagination-Augmented Agents)。这个智能体的有趣之处在于,它用到了想象力。不仅能够获取当前信息、想象行动结果,还能制定计划,选择一种可
斐波那契数的第 n 项 # 来源:NumPy Cookbook 2e Ch3.1 import numpy as np # 斐波那契数列的每个新项都由之前的两项相加而成 # 以 1 和 2 开始,前 10 项为: # 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... # 斐波那契数列的通项公式为: # fn = (phi ** n - (-phi) ** (-n)) / 5 ** 0.5 # 其中 phi 是黄金比例,phi = (1 + 5 ** 0.5) / 2
OpenAI最新论文中,详细介绍了在复古平台游戏Montezuma’s Revenge中AI胜过人类玩家。表现最佳的迭代发现了第一关中24个房间中的22个,偶尔几次会发现所有24个房间。
【新智元导读】一家名为 Vicarious 的初创公司开发出了一个新的具有突破意义的 AI,名为“图式网络”(Schema Network)。这一网络被用来和 DeepMind 战无不胜的 AlphaGO 的深度强化学习网络作比较。一方认为,图式网络真正学习了游戏的概念,场景适应性更强,“更接近人类思考”;另一方则认为该图示网络需要在和 AlphaGo 的对决中证明自己,且无法应用于实际,“用视频游戏测试致力于驱动机器人的 AI 远远不够”。而无论是 Vicarious 还是 DeepMind,都在朝着远高
通过观看人类来学习玩游戏的智能体研究又有了新进展。OpenAI和DeepMind在发表的一篇论文“Reward learning from human preferences and demonstrations in Atari”中,描述了一种AI系统,该系统结合了从两种人类反馈中学习的方法:专家演示和轨迹偏好。
2016年,google旗下deep mind团队完成了一个历史性的壮举,其开发的AlphaGo程序以 4:1的结果战胜了世界围棋冠军李世乭,成为了举世闻名的事件。早在2015年,AlphaGo的分布式版,以5:0击败了欧洲冠军华裔法籍职业棋士樊麾二段,为接下来的一系列动作铺好了道路。
本章介绍常用的 NumPy 函数。 这些是您每天将要使用的函数。 显然,用法可能与您不同。 NumPy 函数太多,以至于几乎不可能全部了解,但是本章中的函数是我们应该熟悉的最低要求。
顾名思义,Bulk Action 是一个用于进行批量操作的插件。 它使用 kubectl bulk <resourceType> [<parameters>] [action] [<fields>] 形式的命令,对指定资源的字段进行批量操作。
文章:Mnih V , Kavukcuoglu K , Silver D , et al. Playing Atari with Deep Reinforcement Learning[J]. Computer Science, 2013. DeepMind链接:(https://deepmind.com/research/publications/playing-atari-deep-reinforcement-learning)
机器学习技术在许多领域取得了重大成功,但是,许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时,大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中,重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的,在这种情况下,我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning),避免高代价的数据标注工作。
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
随着最近的神经科学发现展示了做梦对记忆巩固的重要性,谷歌旗下的人工智能公司DeepMind率先研发了一项可让机器人做梦的新技术,以便提高它们的学习效率。这些人工智能的梦境主要由雅达利公司(Atari)的电子游戏场景构成,考虑到在背后为这个项目提供支持的公司,这一点也不奇怪。DeepMind取得的早期成果包括教人工智能玩早期的电子游戏,例如打砖块(Breakout)和爆破彗星(Asteroids)。但最终目的是让机器人能够和人类一样做梦,这是极具挑战性的真实世界任务,在学习和记忆形成中扮演重要角色。 要了解做
【新智元导读】在通用人工智能的研究上,DeepMind一直在努力。科幻小说家Philip Dick曾在他的经典小说中提到,机器人不太可能会做梦。但DeepMind最新研发出的人工智能系统却实现了机器人做梦,并且成功完成在迷宫中找到苹果的任务 DeepMind11月17日发表论文,其机器学习系统的速度和性能上实现了飞跃。最新的人工智能系统至少在比喻的意义上能够做梦。 科幻小说家Philip Dick曾在他的经典小说中提到,机器人不太可能会做梦。但Google旗下公司DeepMind最新研发出的人工智能系统却实
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