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

关注自动驾驶的同学对Lex Fridman教授一定不陌生，作为美国麻省理工学院非常高产的教授，他在17年、18年线上线下多处出击，开设了多门优秀的人工智能课程。包括深度学习、强化学习、自动驾驶等等。大数据文摘授权翻译过他在麻省理工学院广受好评的自动驾驶课程

本文将由简单介绍几篇强化学习论文开始，并随后展示最新提出的进化策略。Mnih 等人提出了四个强化学习方法的异步方法，包括 Q-learning、SARSA、n-step Q-learning、高级 actor-critic 算法。而在此之前，普遍认为非线性

在这篇文章中，我们将讨论AI 的核心领域之一的局限性。在这个过程中，我们将遇到一个有趣的故事，一套将先前的知识和指导纳入深度学习的方法，以及一个根本的结论。它将包含一些可以被AI从业者忽略的解释，但是一定要坚持讨论最近的非纯粹RL工作，我们认为这些解释代表

背景我做这个项目的背景当然是要学习更多关于强化学习的知识，但同时也要通过经典的蛇游戏来获得一段记忆之旅。建议奖励应该介于-1和1之间，因此我选择当蛇吃掉苹果时的奖励为1，当蛇死亡时为-1，否则奖励为0。一个例子是当游戏到达一个局部最小值时，蛇会绕着游戏的中

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战DQN可谓是深度强化学习的开山之作，是将深度学习与强化学习结合起来从而实现从感知到动作的端对端学习的一种全新的算法。由DeepMind在NIPS 2013上发表1，后又在N