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27次训练即可解决小车双摆的强化学习算法

动力系统的有效控制设计传统上依赖于高水平的系统理解,通常用精确的物理模型来表达。与此相反,强化学习采用数据驱动的方法,通过与底层系统交互来构建最优控制策略。为了尽可能降低真实世界系统的磨损,学习过程应该很短。在我们的研究中,我们使用最先进的强化学习方法PILCO设计了一种反馈控制策略,用于小车上双摆的摆动,在测试台上的测试迭代非常少。PILCO代表“学习控制的概率推理”,学习只需要很少的专家知识。为了实现小车上的双摆摆动到其上不稳定平衡位置,我们在PILCO中引入了额外的状态约束,从而可以考虑有限的小车距离。由于这些措施,我们第一次能够在真正的测试台上学习摆起,并且仅用了27次学习迭代。

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每秒10亿次更新、实现秒级同步延迟,腾讯深度学习推荐系统首次入选OSDI顶会

机器之心报道 机器之心编辑部 深度学习时代的推荐系统,腾讯完成了「破局」。 在现代社会,网络购物、订餐以及其他各种形式的在线消费已经成为了日常生活的重要组成部分。在享受便利生活的同时,人们有时不得不受困于浩瀚复杂的信息和数据。这时,对个性化和智能化推荐系统(Recommender System)的需求变得日益强烈。这些系统能够有效解决信息过载问题,根据用户历史偏好和约束更精准地推荐个性化物品,从而提升用户体验。而随着深度学习应用的爆发式发展,基于深度学习的推荐得到了越来越多的关注。 深度学习推荐系统(D

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AI一分钟 | 贾跃亭宣布FF开工,并在京沪展开招聘,回国在望?;亚马逊CEO贝佐斯搭伴波士顿动力机器狗参会

整理 | 明明 一分钟AI 波士顿动力机器狗再曝光,富豪贝佐斯带其散步,并一起参加亚马逊机器人大会 Uber自动驾驶汽车在美国亚利桑那州路测中,撞倒行人后被送往医院抢救无效死亡 面临5000万用户数据泄露,Facebook宣布聘请外部公司调查用户数据泄密事件 IBM研发出世界上最小电脑,需要显微镜才能看清它,该电脑制造成本不到10美分 贾跃亭宣布FF正式开工,并在京沪展开大规模招聘 台湾挤上无人车“末班车”,启用首个自动驾驶测试场 嘀!恭喜你,周二《AI一分钟》打卡成功! 没看够,以下两分钟看详细新

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