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强化学习对于实现我们的人工智能 / 机器学习技术的目标来说至关重要，但现在我们还有一些障碍需要克服。尽管可靠性和减少训练数据的目标在一年内就可能实现，但是，强化学习本质上是一种“黑盒”解决方案，其缺乏透明度的特性会带来很多质疑。在强化学习领域需要投入大量的
欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~文章描述了如何让电脑自己学会打Atari 2600电子游戏。Atari 2600是80年代风靡美国的游戏机，总共包括49个独立的游戏，其中不乏我们熟悉的Breakout（打砖块），Galaxy In
IJCAI 2019 将于 8 月 10-16 号在中国澳门举办，本次会议一共收到 4752 篇提交论文，最终接收 850 篇，接收率降低到 17.9%。本文介绍了天津大学郝建业课题组与网易伏羲人工智能实验室合作的 IJCAI 2019 论文《Deep M
Gym 是 OpenAI 发布的用于开发和比较强化学习算法的工具包。使用它我们可以让 AI 智能体做很多事情，比如行走、跑动，以及进行多种游戏。目前，它运行在支持 Python 3.5 和 3.6 的 Linux、macOS 和 Windows 系统上。在
强化学习之父Richard S. Sutton认为，过去70年来AI研究的最大教训，就是我们过于依赖人类的既有知识，轻视了智能体本身的学习能力，将本该由智能体发挥自身作用“学习和搜索”变成了人类主导“记录和灌输”。未来这种现象应该改变，也必须改变。近日，强
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