本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

伯克利曾经提出 DeepMimic框架,让智能体模仿参考动作片段来学习高难度技能.但这些参考片段都是经过动作捕捉合成的高度结构化数据,数据本身的获取需要很高的成本.而近日,他们又更进一步,提出了可以直接模仿 Youtube 视频人物高难度动作的新框架 SFV. 从 YouTube 视频中学习技能的智能体. 通过 SFV 学习到的智能体动作还原度很高,并且有很好的泛化至新环境的能力,例如从平地泛化到不规则地形.当然,仍然存在一些难以模仿的动作,例如某某鬼畜骑马舞. 无论是像洗手这样的日常任务还是惊…

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…

1.背景   自然界中大量个体聚集时往往能够形成协调.有序,甚至令人感到震撼的运动场景,比如天空中集体翱翔的庞大的鸟群.海洋中成群游动的鱼群,陆地上合作捕猎的狼群.这些群体现象所表现出的分布.协调.自组织.稳定.智能涌现等特点,引起了生物学家的研究兴趣.而后为了满足工程需要,美国麻省理工学院的Minsky提出了智能体( agent) 的概念,并且把生物界个体社会行为的概念引入到计算机学科领域. 这时,生物学和计算机科学领域发生了交叉. 所谓的智能体可以是相应的软件程序,也可以是实物例如人.车辆.…

https://weibo.com/fly51fly?from=myfollow_all&is_all=1#1514439335614 [SerpentAI:Python开源游戏智能体开发框架——相比OpenAI Universe可导入自己的游戏.可脱离Docker/VNC运行]’SerpentAI - Game Agent Framework. Helping you create AIs / Bots to play any game you own! BETA' O网页链接GitHub: …

使用STM32W108无线开发板及节点完毕大规模网络的自组建,网络模型选择树型,网络组建完毕之后,使用基于接收信号强度指示RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)的N次三边质心加权定位法进行节点定位及智能车导航. 节点自组织及移动智能体导航实际场景 程序设计与实现 基于SimpleMac协议栈sample实例及第15章给出的N次三边质心加权定位算法程序,进行本章程序的设计,对于本章使用的N次三边质心加权定位算法及三边质心定位算法的实如今此就不再说明.主要给…

开发指南专题二:JEECG微云高速开发平台JEECG框架初探 2.JEECG框架初探 2.1演示系统 打开浏览器输入JEECG演示环境界址:http://demo.jeecg.org:8090/能够看到如图21所看到的的登录界面. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvemhhbmdkYWlzY290dA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/So…

django框架初探 1.web框架介绍 web框架本质是一个socket服务端.每一个端口只能被一个程序监听. web程序分为两个部分: 服务器程序:对socket服务器封装,解析http请求,发送http响应. 应用程序:负责具体的业务逻辑. WSGI:(Web Service Gateway Interface)WSGI接口定义非常简单,它只要求Web开发者实现一个函数,就可以响应HTTP请求. 我们先编写hello.py,实现Web应用程序的WSGI处理函数: #hello.py def…

RNN及其变体框架  含RNN推导 LSTM理解 理解LSTM网络  算法细节理解及参考文献  …

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