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【重磅】Nature子刊 | 增强学习强化,混合脑生化鼠“走迷宫”能力大幅提升

【新智元导读】浙江大学吴朝晖课题组的研究人员日前在 Scientific Reports 发表论文,描述了一种结合了小鼠和增强学习算法计算机的混合脑机系统,结果证明,被“增强”后的小鼠在学习走迷宫任务中表现出了强大的学习能力,最快 2 次就走出了中途需要进行 6 次决策的迷宫,在视觉和触觉感知受阻的情况下也是如此。研究人员表示,他们的工作成果对智能系统设计有着深远的影响。 神经科学和计算机科学的发展加强了大脑和机器之间的融合,现在可以用机械的方式对生物的感觉、记忆和运动机能进行增强或修复,科学家也做出了动物

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开发 | OpenAI提出层级强化学习,给长序列动作学习带来新的曙光

AI科技评论按:强化学习是学到一个策略解决智能体与环境间互动问题的重要学习范式。不过以往的强化学习过程都常常很低效,在复杂环境中往往难以收敛。这一方面由于简单的策略难以完善、细致地描述各种不同环境状态下的不同行为,另一方面也有由于可能的行为的组合太多所以要探索的空间太大了。 OpenAI的研究人员们这次就开发了一个层次化的强化学习算法,它可以学习到高阶的行动,用来解决一系列不同的任务,同时也可以快速学会解决总共需要上千个步骤的任务。当这个算法用来解决导航问题时,它能够为不同方向的走或者爬行学到一系列高级别的

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OpenAI 提出层级强化学习,给长序列动作学习带来新的曙光

强化学习是学到一个策略解决智能体与环境间互动问题的重要学习范式。不过以往的强化学习过程都常常很低效,在复杂环境中往往难以收敛。这一方面由于简单的策略难以完善、细致地描述各种不同环境状态下的不同行为,另一方面也有由于可能的行为的组合太多所以要探索的空间太大了。 OpenAI 的研究人员们这次就开发了一个层次化的强化学习算法,它可以学习到高阶的行动,用来解决一系列不同的任务,同时也可以快速学会解决总共需要上千个步骤的任务。当这个算法用来解决导航问题时,它能够为不同方向的走或者爬行学到一系列高级别的动作,这也让智

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