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    多任务学习如何玩

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  • 用超级玛丽理解机器学习基础

    你现在开始学习如何玩超级马里奥了哦。当马里奥跳过板栗仔的时候,就会奖励继续活着 这个过程展示了强化学习是如何在现实生活中发挥作用的。机器学习程序一开始是一块干净的白板,不知道自己应该要做什么。然后,它...

    文章 【方向】 2017-09-25 2854浏览量

  • DeepMind让AI系统拥有记忆,教机器学习系统举一反三打...

    “以前,DQN不得不单独学习如何玩一款游戏,”文章写道。“DQN在EWC的助力下功能大增,可以不再经历灾难性的遗忘过程,连续不断地学会玩很游戏。从本质上讲,使用EWC算法的深度神经网络能够学习玩一个游戏,然后将...

    文章 行者武松 2018-01-10 1167浏览量

  • 超级玛丽,机器学习能有难?

    增强学习机器学习与普通的软件相比所不同的是,普通软件需要程序员明确地写下指令,而机器学习则能够自己学会如何成功完成手头的任务。举一个被称为增强学习的例子:程序会获得一个输入值,经过自己的“思考”后得出...

    文章 【方向】 2017-09-20 5519浏览量

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  • 业界|人类又输了?AI研究为何如此痴迷游戏对决?

    尽管OpenAI用相似的代码来训练游戏人工智能和机器人,一个重要的区别在于他们是分别在各自学习如何完成任务。你想让Dota 2机器人来控制一只手是不可能的:算法总体来说是可以同时学习个技能的,但这种跨度大、毫不...

    文章 技术小能手 2018-08-13 1019浏览量

  • 只需看一眼,伯克利最新机器人就可以copy你的动作!

    如果想要一个物理机器人能够模仿人类并操纵各种各样的新事物,我们需要开发一个新的系统,它可以学习如何从视频演示中学习,用一个可以在现实世界中实际收集的数据集。首先,讨论通过远程操作收集的单个演示的视觉...

    文章 技术小能手 2018-07-12 1158浏览量

  • Google DeepMind团队公布游戏比人厉害的AI如何做出

    Google DeepMind团队在《自然》杂志发表论文,公布游戏比人厉害的AI是如何做出来的。电脑会游戏已经不算稀奇,比方说,一般人棋类游戏已经不过计算机了。但如果事先不告诉计算机应该怎么,而只是给它提供...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1114浏览量

  • 迁移学习让深度学习更容易

    我们最新的研究报告深入探讨了多任务学习,一种允许机器学习模型同时从多个任务中学习的方法。其中的一个好处就是可以减少训练数据需求。在本文中,我们将讲述迁移学习,这是一种可以将知识从一项任务迁移到另一项...

    文章 【方向】 2018-09-28 1180浏览量

  • 深度学习必备手册(上)

    不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。19.PyTorch vs TensorFlow,哪个更适合你 摘要:本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架,而不是其他的呢...

    文章 【方向】 2017-10-04 36762浏览量

  • 伯克利创造出“可看到未来”的机器人,能帮助无人驾驶...

    如下面的视频介绍所示,这个机器人名为Vestri,它像婴儿一样通过摆物体来想象如何完成任务。UC Berkeley的研究人员开发了一种机器人学习技术,使机器人能够想象自己的行为的未来,这样它们就能够知道如何操作以前...

    文章 技术小能手 2017-12-06 1343浏览量

  • 深度学习技术在自动驾驶中的应用与挑战

    深度学习技术在2012年开始爆发,由AlexNet在ImageNet数据集上达到了一个很高的分类准确率,横扫各种CV、NLP任务,在强化学习领域也大展身手,尤其擅长游戏,比如deepmind最近在研究打星际争霸。右边是各种网络图,...

    文章 开源大数据EMR 2020-02-13 363浏览量

  • 机器人走路未必笨拙,DeepMind新方法训练的人工智能走...

    真正的智能电机需要在一系列复杂的环境中,学习如何调节控制身体使其更加灵活来完成任务。目前,很领域开始研究如何控制模拟人,包括计算机动画和生物力学领域。智能电机的另一种发展趋势是,使用手工制作的目标或...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1020浏览量

  • 深度揭秘:机器学习对软件开发带来哪些影响?

    这些都是非常适合用机器学习处理的任务,我们越来越地看到像MLFlow这样的软件能够被用于管理数据管道。数据科学 在自动化编程的早期表现形式中,工具旨在使数据分析师能够执行更高级的分析任务。Automatic ...

    文章 【方向】 2019-04-05 1598浏览量

  • 生物智能与AI——关乎创造、关乎理解(下)

    为了在人工系统中有效地实例化这些概念,我们需要更深入地理解和数学形式化人类和其他动物如何进行无监督学习及知识如何任务之间转移,这需要计算机科学家、心理学家和教育工作者的参与。因为这对于在标记数据稀缺...

    文章 【方向】 2018-12-14 1097浏览量

  • 让更AI研究者上星际2

    也正式发布了论文和相关博文介绍了自己在这方面的成果,他们与暴雪联手发布了一系列工具,方便更的研究者参与到(让人工智能)星际2中来。雷锋网 AI 科技评论编译如下。DeepMind 一直抱有这样的一个科学目标:...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1137浏览量

  • 【CVPR 2018】用狗的数据训练AI,华盛顿大学研发模拟...

    虽然已经有很工作在研究模拟感知的子任务,例如识别一个物体并将其捡拾起来,但是“理解视觉数据,达到可以让agent在视觉世界中采取行动并执行任务的程度”,这样的研究很少。换句话说,不是模拟眼睛的行为,而是...

    文章 技术小能手 2018-04-13 1565浏览量

  • 问答Goodfellow:没有样例能不能训练机器学习算法?

    Goodfellow目前带领一个研究团队研究机器学习中的对抗技术,他在Google Brain的任务是探索如何能够“在对抗者故意想让算法失效时,还能让算法正常运转。他解释了他们如何应对现实场景,例如,有垃圾信息试图逃过过滤...

    文章 行者武松 2018-01-01 688浏览量

  • 从游戏AI到自动驾驶,一文看懂强化学习的概念及应用

    在很多任务中,智能体和环境是在离散的时间步骤上交互的,这样的问题可以将时间指标离散化,建模为离散时间智能体/环境接口。具体而言,假设交互的时间为t=0,1,2,3.在t时刻,依次发生以下事情: 智能体观察环境...

    文章 初商 2019-09-21 847浏览量

  • 转大数据系列之二:数据分析与处理

    使用Airflow来调度Data Lake Analytics的任务 教程:如何在Data Lake Analytics中使用临时表 Data Lake Analytics+OSS数据文件格式处理大全 Data Lake Analytics中OSS LOCATION的使用说明 如何使用Data Lake ...

    文章 阿里云文档 2019-01-02 10380浏览量

  • 重磅开局!云原生数据库PolarDB上云场景实战

    如何玩转场景实战?任务一:观看PolarDB客户故事 任务二:1元开通PolarDB实例及存储包 任务三:使用PolarDB搭建门户网站 任务四:加入阿里云人才计划 阶段测验 1次测验,30分钟,得分越高获得的奖品价值越高哦!最高...

    文章 stromal 2021-01-28 210浏览量

  • DeepMind重磅论文:通过奖励模型,让AI按照人类意图...

    虽然我们相信递归奖励建模是训练对齐智能体的一个非常有前景的方向,但目前还不知道它可以如何扩展(需要更的研究)。幸运的是,追求agent alignment还有其他一些研究方向: 模仿学习●短视强化学习(Myopic ...

    文章 技术小能手 2018-11-23 1125浏览量

  • Gradle 教程:第一部分,安装【翻译】(转)

    如果你安装这个单独版本的Gradle,并使用其命令行来完成,你就很容易的知道Android Studio 在如何做了,否则的话,你会误以为Android Studio如何使用Gradle就是在魔术。设置环境变量 \bin 文件夹包含了gradle脚本...

    文章 developerguy 2015-05-19 940浏览量

  • 带你读《强化学习:原理与Python实现》之一:初识强化...

    在很多任务中,智能体和环境是在离散的时间步骤上交互的,这样的问题可以将时间指标离散化,建模为离散时间智能体/环境接口。具体而言,假设交互的时间为。在时刻,依次发生以下事情: 智能体观察环境得到观测;智能...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-07 3054浏览量

  • 非得从零开始学习?扒一扒强化学习的致命缺陷

    然后就诞生了AlphaZero:作为一个更通用的算法,它不仅可以学习如何下围棋,还可以学习下国际象棋和日本将棋。这是史上第一次出现用单一算法来破解象棋和围棋的算法。并且,它并没有像过去的深蓝计算机或者AlphaGo...

    文章 技术小能手 2018-07-13 1594浏览量

  • DeepMind:深度学习原理初探

    基于这个信息,以及已经进行了的大量的游戏,这个系统会学习如何玩从而提高游戏的分数。二、机器学习和人工神经网络 在深入深度学习的实现过程之前,文章先介绍了机器学习和人工神经网络的概念。机器学习的一个非常...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 866浏览量

  • 用机器学习的经验指导人生:如何实现学习效率最大化

    根据牛津关于技能学习的神经机制的研究,当我们开始学习一些新东西,这个过程中包含了很神经活动。但当我们反复练习同一个任务的时候,每一次完成他所需要的脑力就会逐渐减少。当你建一个机器学习的模型时,这会很...

    文章 小旋风柴进 2017-05-23 1024浏览量

  • 人工智能击败人类,就能说人工智能足够好了么?

    它在超过45,000年的游戏法中接受了培训-再次提醒大家,培训数据需求与任务复杂性如何组合增长-但是,最终的模型证明非常脆弱:非冠军的人类玩家能够找到可靠地击败它的策略在AI对公众开放之后的几天。5.不公平 ...

    文章 云栖号资讯小编 2019-12-22 657浏览量

  • 如何在Kubernetes上转TensorFlow?

    Tensorflow作为深度学习领域逐渐成熟的项目,以其支持多种开发语言,支持多种异构平台,提供强大的算法模型,被越来越的开发者使用。但在使用的过程中,尤其是GPU集群的时候,我们或多或少将面临以下问题: 资源...

    文章 店家小二 2018-12-14 1661浏览量

  • Atari联合创始人去世,为什么游戏对AI很重要?

    DeepMind研究,学习两项任务过程的示意图:使用EWC算法的深层神经网络能够学习玩一个游戏,然后转移它学到的一个全新的游戏。但即便掌握了迁移学习,构建可以用的人工智能仍然是一些零散的活动。研究人员真正希望...

    文章 技术小能手 2018-06-05 1225浏览量

  • 【强化学习炼金术】李飞飞高徒范麟熙解析强化学习在...

    【Half Cheetah】任务:被切成一半的猎豹学习如何控制两条腿跑步,目标是向前跑得越快越好。如果两条腿协调不周,就可能会前空翻。(这种吓人的模型我们已经司空见惯了。刚才提到的在模拟器里的机器人都比较简单。...

    文章 技术小能手 2018-01-22 4569浏览量

  • DeepMind智能体自学跑酷:略显智障,结果尚好

    一般的强化学习需要研究人员仔细地设计很特定的奖励机制。但DeepMind研究人员仅仅给予智能体一个奖励行为,那就是前进。他们用单一的奖励机制配合丰富的环境,让智能体学习运动。运动行为对奖励的设置非常敏感,但...

    文章 行者武松 2018-01-16 667浏览量

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