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伯克利AI研究院解析「反向课程学习」,改善「强化学习智能体」并应用于机器人技术
原文来源:arXiv作者:Wieland Brendel、Jonas Rauber、Matthias Bethge「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、哆啦A亮众所周知,强化学习(RL)是一种强大的技术,它能够解决诸如移动(locomotion)、Atari游戏、赛车游戏以及机器人操作等复杂的任务,而这些全部是通过在一个奖励函数上训练智能体以其优化行为实现的。但是,对于许多任务来说,我们很难设计一个既容
DeepMind推出「控制套件」:为「强化学习智能体」提供性能基准
原文来源:arxiv作者:Yuval Tassa, Yotam Doron, Alistair Muldal, Tom Erez,Yazhe Li, Diego de Las Casas, David Budden, Abbas Abdolmaleki, Josh Merel,Andrew Lefrancq, Timothy Lillicrap, Martin Riedmiller「雷克世界」编译
到底了







