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时间:2018-01-09 06:10来源:未知 作者:admin 点击:
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  79彩票注册DeepMind Control Suite 是一系列不变、测试优良、易于利用和点窜的持续节制使命。这些使命用 Python 编写,物理模子利用 MJCF 定义。尺度化动做、察看和奖励布局使得基准简单,进修曲线易于注释。

  节制物理世界是通用智能不成贫乏的能力,也是先决前提。确实,通用智能独一的例子就呈现正在掌控了世界数百万年的灵长类动物身上。deepmind

  DeepMind 比来开源的强化进修情况 Control Suite 比拟 Open时时彩平台制作 Gym 具有更多的情况,更易于阅读的代码文档,同时愈加专注于持续节制使命。它基于 Python,由 MuJoCo 物理引擎支撑,是一套强大的强化进修智能体机能评估基准。

  比来十年,强化进修手艺正在处理闲和庄娱乐城逛戏等坚苦问题中进展敏捷(Mnih, 2015)。街机逛戏模式的进修情况(ALE, Bellemare et al. 2012)是这些进展的环节鞭策要素,后二直选45注稳赚供给一系列尺度基准用于评估和对比进修算法。DeepMind Control Suite 供给了一套雷同的尺度基准用于持续节制问题。

  1. 只需你利用的是 Homebrew 安拆的 Python 注释器,后二直选45注稳赚资本DeepMind开那么上述 pip 指令该当能够一般工做。

  物理节制使命有良多配合特征,该当将它们取行为问题天津时时彩平台别看待。后二直选45注稳赚不像棋盘逛戏、言语和其他符号域(symbolic domain),源强化进修研究情况ControlSuit物理节制使命素质上是形态、时间和动做持续的。它们的动态取决于二阶活动方程,底层形态由位置和速度变量构成,而形态导数是加快度变量。感官信号(即察看成果)凡是照顾良多成心义的物理单位,跟着分歧的时间标准发生改变。后二直选45注稳赚deepmind

  Open银河赌城 Gym(Brockman et al., 2016)目前包罗的一套持续节制域现实上是持续强化进修中的基准(Duan et al., 2016; Henderson et al., 2017)。取之雷同,DeepMind Control Suite 也是一套对持续强化进修算法进行基准测试的使命,同时后者存正在一些显著的喜达娱乐城别。DeepMind 只专注于持续节制使命,如分手具备雷同单位(位置、速度、力等)的察看成果,而不是将其串联成一个向量。我们同一的奖励布局(见下方)供给可注释的进修曲线和整合的套件级机能怀抱。此外,我们强调利用同一设想模式编写的高质量、文档化代码,供给一个可读、通明、易于扩展的代码库。最初,该控件具备 Gym 中所有的域,并且还多出良多。

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