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usdt怎么购买(www.caibao.it):AI回溯已往解决庞大义务 |《自然》论文

admin2021-03-0674

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泉源:Nature Portfolio 凭据《自然》本周揭晓的一项研究 First return, then explore 一类增强学习算法在雅达利经典游戏中的得分超过了人类玩家和先进的人工智能系统,算法挑战的游戏包罗《蒙特祖马的复仇》 (Montezuma’s Revenge) 和《玛雅人的冒险》 (Pitfall) 。这类算法被统称为Go-Explore,它改善了对庞大环境的探索方式,或是朝着实现真正智能学习体迈出的主要一步。 增强学习可以让人工智能系统通过探索和明白庞大环境来举行决议,并学习如何以最优的方式获得奖励。奖励可以包罗机器人抵达特定位置或是在电脑游戏中到达一定的品级。然而,当遇到很少给予反馈的庞大环境时,现在的增强学习算法似乎很容易碰钉子。 美国加州旧金山OpenAI的Adrien Ecoffet、Joost Huizinga和同事提出了有用探索面临的两个主要障碍,,

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,并设计了一类算法来解决这些障碍。Go-Explore可以对环境举行周全探索,同时构建一个档案库来记着它去过的地方,确保自己不会遗忘通往有望乐成的期中阶段或是最终胜利
(奖励) 的门路。作者用这类算法解决了之前未能解决的2600个雅达利游戏,验证了这类算法的潜力。Go-Explore在《蒙特祖马的复仇》中的得分是之前的四倍,在《玛雅人的冒险》中的得分也超过了人类玩家的平均水平 (之前的算法一分也拿不到) 。Go-Explore还能完成一个模拟机器人义务,在这项义务中,它必须用机械臂把器械捡起来并放到四个架子中的一个架子上,其中两个架子被关在两扇门的后面。 作者指出,记住并回到有望乐成的探索区域的简朴原则是一种壮大、通用的探索方式。他们以为论文所报道的算法有望应用于机器人、语言明白和药物设计。 Go-Explore框架

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