本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…
本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得…
目录 目录 1.什么是 Truffle? 2.适合 Truffle 开发的客户端 3.Truffle的源代码地址 4.如何安装? 4.1.安装 Go-Ethereum 1.7.2 4.2.安装 Truffle 4.0 4.3.安装 TestRPC 5.使用 Truffle 进行智能合约的开发 5.1.初始化一个 Truffle 项目 5.2.编译合约 5.3.创建一个 Hello mshk.top 的合约并编译 6.部署智能合约 6.1.将智能合约部署到 TestRPC 中测试 6.1.2.启动…
https://weibo.com/fly51fly?from=myfollow_all&is_all=1#1514439335614 [SerpentAI:Python开源游戏智能体开发框架——相比OpenAI Universe可导入自己的游戏.可脱离Docker/VNC运行]’SerpentAI - Game Agent Framework. Helping you create AIs / Bots to play any game you own! BETA' O网页链接GitHub: …
目前开发智能的IDE, 首推还是Remix, 而Remix官网, 总是由于各种各样的(网络)原因无法使用,本文就来介绍一下如何在本地搭建智能合约开发环境remix-ide并介绍Remix的使用. 写在前面 Remix 是以太坊智能合约编程语言Solidity IDE,阅读本文前,你应该对以太坊.智能合约有所了解, 如果还不了解,建议先看以太坊是什么. Remix IDE 介绍 Remix IDE 是一款基于浏览器的IDE,跟有些开发聊的时候,发现有一些同学对浏览器的IDE,有一些偏见,其实Ato…
伯克利曾经提出 DeepMimic框架,让智能体模仿参考动作片段来学习高难度技能.但这些参考片段都是经过动作捕捉合成的高度结构化数据,数据本身的获取需要很高的成本.而近日,他们又更进一步,提出了可以直接模仿 Youtube 视频人物高难度动作的新框架 SFV. 从 YouTube 视频中学习技能的智能体. 通过 SFV 学习到的智能体动作还原度很高,并且有很好的泛化至新环境的能力,例如从平地泛化到不规则地形.当然,仍然存在一些难以模仿的动作,例如某某鬼畜骑马舞. 无论是像洗手这样的日常任务还是惊…
以太坊开发(二)使用Ganache CLI在私有链上搭建智能合约 在上一篇文章中,我们使用Truffle自带的客户端Truffle Develop,在私有链上搭建并运行了官方提供的WebPack智能合约. 本文我们使用另一个客户端Ganache,搭建并运行自己的智能合约HelloWorld. 本文环境: Mac OS 10.13.3 Node v9.5.0 Truffle v4.0.6 Ganache CLI v6.0.3 (ganache-core: 2.0.2) Ganache Ganach…
使用STM32W108无线开发板及节点完毕大规模网络的自组建,网络模型选择树型,网络组建完毕之后,使用基于接收信号强度指示RSSI(ReceivedSignal Strength Indication)的N次三边质心加权定位法进行节点定位及智能车导航. 节点自组织及移动智能体导航实际场景 程序设计与实现 基于SimpleMac协议栈sample实例及第15章给出的N次三边质心加权定位算法程序,进行本章程序的设计,对于本章使用的N次三边质心加权定位算法及三边质心定位算法的实如今此就不再说明.主要给…
1.背景   自然界中大量个体聚集时往往能够形成协调.有序,甚至令人感到震撼的运动场景,比如天空中集体翱翔的庞大的鸟群.海洋中成群游动的鱼群,陆地上合作捕猎的狼群.这些群体现象所表现出的分布.协调.自组织.稳定.智能涌现等特点,引起了生物学家的研究兴趣.而后为了满足工程需要,美国麻省理工学院的Minsky提出了智能体( agent) 的概念,并且把生物界个体社会行为的概念引入到计算机学科领域. 这时,生物学和计算机科学领域发生了交叉. 所谓的智能体可以是相应的软件程序,也可以是实物例如人.车辆.…