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David Silver深度强化学习第1课

强化学习-1.jpg 强化学习本质上是要找到一种最优的方式来做决策。 强化学习涉及到很多学科领域,例如它是计算机科学中机器学习的一部分,工业中的优化控制,还有模...

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Deepmind大神David Silver带你认识强化学习

David Silver在2013年加入Google DeepMind,是小组中AlphaGo项目的主程序员,也是University College London的讲师。

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    【AlphaGo之父David Silver 在线答疑】 Zero能解决围棋史上最难问题

    【新智元导读】DeepMind首席研究员、AlphaGo项目负责人David Silver和Julian Schrittwieser(AlphaGo Zero论文的第一作者之一)在Reddit回答网友提问 其中,David Silver是DeepMind首席研究员(lead researcher),带领DeepMind强化学习研究小组,也是AlphaGo项目的负责人。 David Silver 1997年毕业于剑桥大学,获得了艾迪生威斯利奖(Addison-Wesley award)。 David Silver:我想这是一个事关人力、资源和优先事项的问题。如果我们跑了3个月,我猜你还是会问,训练6个月的话会发生什么?问:不读研也能在人工智能领域里取得成功吗? David Silver:我们在过去已经开源了许多代码,但这始终是一个复杂的过程。在AlphaGo情况下,不幸的是,它是一个非常非常复杂的代码库。

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    David Silver深度强化学习课程「中文字幕」— #共同学习

    David Silver 博士是 AlphaGo 的最主要研发人员。众所周知,AlphaGo 是第一个战胜人类顶级围棋高手的计算机围棋程序。 在这门强化学习的课程中,Silver 博士从简介、马尔科夫决策过程(Markov Decision Processes)、免模型预测(Model-free Prediction)、免模型控制(Model-free Silver 博士有一个断言:AI=DL+RL, 就是说深度学习与强化学习的结合,提供了实现强人工智能的途径。 Silver 博士在 University College London 任职后加盟 Deepmind,做出了 AlphaGo 等很有影响的工作。除了这门课以外,还有一些很好的强化学习资源。 Silver 博士在 2016 年国际机器学习大会 ICML 上做了 Deep Reinforcement Learning 的教程。

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    David Silver 深度强化学习教程代码实战07】 DQN的实现

    Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家 叶博士创作的David Silver的《强化学习》学习笔记包括以下: 笔记序言:【教程】AlphaGo Zero 核心技术 - David Silver深度强化学习课程中文学习笔记《强化学习》第一讲 简介

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    【教程】AlphaGo Zero 核心技术 - David Silver深度强化学习课程中文学习笔记

    Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记, 早在2015年,DeepMind就在youtube上发布了围棋程序master的主要作者David Silver主讲的一套强化学习视频公开课,较为系统、全面地介绍了强化学习的各种思想、实现算法。 本学习笔记力求尽可能还原David Silver的视频演讲,力求用通俗的语言、丰富的示例讲解来深入浅出的解释强化学习中的各种概念算法。 David Silver的这套视频公开课可以在youtube上找到,其链接地址如下:https:www.youtube.comwatch? 序言就写到这里吧,敬请期待David Silver的《强化学习》学习笔记包括以下:《强化学习》第一讲 简介《强化学习》第二讲 马尔科夫决策过程《强化学习》第三讲 动态规划寻找最优策略《强化学习》第四讲

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    现场|David Silver原文演讲:揭秘新版AlphaGo算法、硬件和训练细节

    AI科技评论按:乌镇围棋峰会第二天,在《AlphaGo研发介绍,AlphaGo意味着什么》主题演讲上,Demis Hassabis+David Silver针对昨天与柯洁鏖战的AlphaGo研发做了公开介绍 ,其中AlphaGo主程序员David Silver在演讲中讲到AlphaGo研发的关键介绍,AI科技评论根据现场原话整理出下文。 主题演讲过后,Demis Hassabis+David Silver接受了AI科技评论在内的多家媒体采访,对一些大家比较感兴趣的地方,这里一并附上:?1. 来自David Silver先生,AlphaGo首席研究员的声明: 新版本的AlphaGo, 已经过几百万次的自我训练,并在检测旧版本弱点方面表现出色。 - David Silver, lead researcher for AlphaGo

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    深度 | David Silver全面解读深度强化学习:从基础概念到AlphaGo

    在本文中,我要回顾一下 David Silver 的演讲。David Silver 目前任职于 Google DeepMind 团队。 David Silver 的演讲视频可在这里查看:http:techtalks.tvtalksdeep-reinforcement-learning62360在这个演讲视频中,David 做了对深度学习 在这个演讲中,David 提供了许多他们自己的实验的实例,最后以对 AlphaGo 的简单讨论结束了演讲。 在这个讲座中,David给出了一张图表明强化学习在不同领域中的复杂地位,如下图所示:?尽管我们在机器学习社区中广泛使用强化学习,但强化学习不仅仅是一个人工智能术语。 在解释完前面的东西之后,David Silver 给大家举了一个他们 DeepMind 团队的一个例子:Atari 游戏。他们训练出了一个能够将 Atari 游戏玩的很好的系统。

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    曾颁给Jeff Dean和David Silver的ACM 计算奖,今年竟然颁给了他.....

    Aaronson是德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系David J. Bruton Jr .百年教授。 1获奖者介绍 Scott Joel Aaronson,1981年5月21日出生,是美国理论计算机科学家,美国德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系David J. Bruton Jr .百年教授。 以下列出了往届获奖者名单,其中Sanjeev Arora、Jeff Dean、David Blei和David Silver也曾获得该奖项。 哥伦比亚大学统计与计算机科学系的教授David Blei(博士期间的导师是Michael Jordan)获得了2013年度的该奖项,获奖理由是“对概率主题建模和贝叶斯机器学习的理论和实践做出贡献。” DeepMind首席研究科学家David Silver获得了2019年度的该奖项,获奖理由是“在计算机游戏方面取得突破性进展。”

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    【专知荟萃23】深度强化学习RL知识资料全集(入门进阶论文综述代码专家,附查看)

    【整理】强化学习与MDP9.强化学习入门及其实现代码10.David视频里所使用的讲义pdf11.强化学习简介——南京大学俞扬12.DavidSilver? 【教程实战】Google DeepMind David Silver《深度强化学习》公开课教程学习笔记以及实战代码完整版 进阶文章Papers1.Mastering the Game of Go without Silver ICML2016 Tutorial: Deep Reinforcement Learning David Silver ICML2016 Tutorial: Deep Reinforcement Silver的这套视频公开课(Youtube)2.David Silver的这套视频公开课(Youku)3.David Silver的这套视频公开课(Bilibili)4.强化学习课程 by David Sutton 教授Google DeepMind AlphaGo项目的主程序员 David Silver 博士

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    最强AlphaGo怎样炼成?刚刚,DeepMind团队进行了全面解读

    △ 左:Julian Schrittwieser 右:David Silver比较关注AlphaGo的朋友对其中一位应该不会陌生,David Silver是AlphaGo团队负责人,也是上一代AlphaGo David Silver:我想这是一个人力和资源优先级的问题。 David Silver:在某种意义上,AlphaGo的自我对弈训练已经有了对抗:每次迭代都试图找到上一代版本的“反策略”。? David Silver:这项工作一直在推进,敬请期待 :)提问:AlphaGo Zero还在训练么?未来还会有突破么?David Silver:AlphaGo已经退役了! David Silver:很难在公开发表的论文中找到真实世界的金融算法!

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    DeepMind AlphaGo Zero引爆业内,创造者现身Reddit问答

    David Silver 视频介绍 AlphaGo Zero以下为 David Silver 与 Julian Schrittwieser 代表 AlphaGo 创造团队在 Reddit 上的问答:1. David Silver:相较于典型的(无模型)算法,如策略梯度或者 Q 学习,AlphaGo Zero 采用了一种相当不同的深度强化学习方法。 David Silver:实际上,表征也很可能在其他选择上表现良好。 David Silver:我们之前已经开源了大量的代码,但过程一直非常复杂。不幸的是,AlphaGo 项目的代码库更加复杂,甚至有点过分。9. David Silver:创建利用自我对弈来学习的系统在强化学习领域一直是一个开放性问题。我们最初尝试了文章提到的很多类似算法,发现都不稳定。

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    大量完整的强化学习内容

    objectiveDeep Learning gives the mechanismReinforcement Learning + Deep Learning = general intelligence(David ----gamesA Brief History of Game AI Up To AlphaGo by Andrey KurenkovAI for Classic Games by David Silver AlphaGo Zero overview by David Silver videoAlphaGo Zero overview by Demis Hassabis videoAlphaGo overview by Demis Hassabis videoAlphaGo overview by David Silver videoAlphaGo overview by Aja Huang videoGoogle video----course by David Silver videocourse by Michael Littman videocourse from Yandex video in russian

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    【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习知识资料全集(论文代码教程视频文章等)

    先看下Google DeepMind 研究人员David Silver介绍 AlphaGo Zero:? Mastering the game of Go without human knowledgeNature 550, 7676 (2017). doi:10.1038nature24270Authors: David Silver, Julian Schrittwieser, Karen Simonyan, Ioannis Antonoglou, Aja Huang, Arthur Guez, Thomas Hubert Mastering the game of Go with deep neural networks and tree searchDavid Silver, Aja Huang, Chris J. github.comadityathakkerawesome-rl-nlp视频教程强化学习教程(莫烦)https:morvanzhou.github.iotutorialsmachine-learningreinforcement-learning强化学习课程 by David

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    洞察|AlphaGo之父揭开打败柯洁的秘密:强AI是人类的终极工具

    Silver在人工智能高峰论坛上详解了AlphaGo的研发并就“AlphaGo意味着什么?” David Silver从技术角度详细解释了AlphaGo如何进行训练。?围棋对于机器的难点之一是评估程序的撰写。而AlphaGo团队用两种卷积神经网络去完成:策略网络和估值网络。 David Silver总结:策略网络减少宽度,价值网络减少深度。AlphaGo做出多种模拟,不断反复,最终形成判断哪种方案是获胜概率最高的。?今年的AlphaGo和去年的AlphaGo有什么区别? David Silver透露,去年的AlphaGo Lee在云上有50TPUs在运作,搜索50个棋步为10000个位置/秒。 David Silver称,AlphaGo先自己与自己对弈,策略网络以P预测AlphaGo的移动。??人工智能的元解决方案Demis Hassabis表示,目前信息过载和系统冗杂是人类面临的巨大挑战。

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    SILVER PEAK里程碑式的成功:拥有超过1000的全球客户

    Silver Peak今天宣布,目前该公司已经有超过1000的全球客户,现在正在进行的任务是将软件定义的广域网(SD-WANs)建设为一个单独的网络类别。? Silver Peak的首席执行官David Hughes表示,尽管思科等竞争对手的重点是将收购的SD-WAN功能嵌入路由器或网关中,但Silver Peak的成功之处在于,他们现在将工作重点放在当应用程序的访问方式发生巨大变化的时候 三年前首次推出了Unity EdgeConnect SD-WAN,基于该产品的Silver Peak客户群涵盖了由Silver Peak或其服务提供商合作伙伴直接支持的组织。 同时,Hughes表示Silver Peak正在投资人工智能(AI)技术,以进一步简化SD-WAN的管理。 作为这项工作的一部分,Silver Peak将SD-WAN作为一个平台,而不是将SD-WAN转变为另一个平台的嵌入式功能。

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    DeepMind为明年的AAAI,准备了一份各种DQN的混血

    Hado van Hasselt, Tom Schaul, Georg Ostrovski, Will Dabney, Dan Horgan, Bilal Piot, Mohammad Azar, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmillerhttps:arxiv.orgabs1312.56022015 年的Nature论文Human-level control through deep reinforcement learningVolodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Lillicrap, Tim Harley, David Silver, Koray Kavukcuogluhttps:arxiv.orgabs1602.01783Distributional DQNA

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    【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程代码实战05】SARSA(λ)算法实现

    Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习,为此,专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记,在专知发布推荐给大家 叶博士创作的David Silver的《强化学习》学习笔记包括以下: 笔记序言:【教程】AlphaGo Zero 核心技术 - David Silver深度强化学习课程中文学习笔记《强化学习》第一讲 简介

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    谷歌Gorila强化学习体系解析

    【编者按】本文根据ICML 2015第二天David Silver和Arun Nair的演讲整理。 David Silver是谷歌DeepMind强化学习团队的主管,Arun Nair来自Deepmind应用团队,演讲的主题是谷歌强化学习体系Gorila,分别从学术研究和实际应用的角度来解析。 Reinforcement Learning Architecture) 在5月份圣地亚哥举办的ICLR(International Conference on Learning Representations)会议上,Silver 来自于David Silver2015年在ICML大会上介绍强化学习的示意图(已获得试用许可)我对Gorila感兴趣的地方是,它与Dean的MapReduce或者Chang的BigTable有多少相似之处 最后,Silver和Nair提到了将要发表的论文,一旦发表,我将马上提供链接。

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    随着SD-WAN升温,Silver Peak获得9000万美元融资

    此前,Silver Peak Systems曾获得了8000万美元的融资,这是该公司迄今规模最大的一轮融资。 Silver Peak创始人兼首席执行官David Hughes表示,Silver Peak致力于帮助企业将他们的广域网适应云优先环境,提供端到端的服务质量,而不管底层传输是什么。 Silver Peak实现了基于意图的网络,使运营商能够专注于网络整体的预期行为,而无需通过CLI编程单个设备。Silver Peak提供了集成的广域网优化。 Hughes说,思科是公司最大的竞争对手,但思科的解决方案是基于路由器的,Silver Peak使用的是专用SD-WAN技术。 Silver Peak拥有300名员工,总部位于加利福尼亚州圣克拉拉市,其大部分市场在北美,但大多数客户都是跨国公司,他们在全球部署SD-WAN服务。

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