原文地址: https://www.sohu.com/a/231895305_200424 --------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 比起人类,深度学习算法已经在很多任务上的表现更优秀.但它们的学习效率很低.一个电子游戏,人类玩一个下午大概就会了,而算法得花上百个小时.Deep Mind认为,这可能是人类的元学习能力占了优势. Deep Mind…

人的理想志向往往和他的能力成正比. --约翰逊--  AI 启蒙-无人售货机智能找零算法  [问题区] 你现在是一家无人售货机生产公司的高级程序员,技术经理叫你实现无人售货机智能找零钱的算法,具体需求如下: 当购物者购物后,插入一张满足支付的人民币,售货机可以自动计算出找零的方案,并控制找零模块出钞,现在需要你实现找零算法找出所有的找零方案,供出钞模块选择~ 假设某一时刻零钱有 50元一张,20元2张,10元2张,5元1张,1元8张,某用户随机购买商品(商品价格在1-99元之间)后,他投入一张面…

今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战>.本篇论文主要以扑克进行实验,探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势.研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类大师,还可以帮助开发算法,应用于更复杂的真实世界环境中,例如机场和网络安全.金融和能源贸易.交通管制和疏导,帮助人们在不完美的信息和高维度信息状态空间中进行决策.深度强化学习不需要依赖人类专家的原有…

摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成,功率控制和干扰协调的联合设计,以最大化信号干扰加噪声比(SINR),并使用深度强化学习解决非凸问题.通过利用深度Q学习的贪婪性质来估计行动的未来收益,我们提出了一种用于6 GHz以下频段的语音承载和毫米波(mmWave)频段的数据承载的算法.该算法利用来自连接用户的报告SINR,基站的发射功率以及所…

循环 在javaScript中的四种循环中(for.for-in.while.do-while),只有for-in循环比其它几种明显要慢,另外三种速度区别不大 有一点需要注意的是,javascript没有块级作用域,只有函数级作用域,也就是说在for循环初始化中的var语句会创建一个函数级变量而非循环级变量 优化循环的方法有如下 1.减少对象成员及数组项的查找次数(使用局部变量保存需要查找的对象成员) 2.颠倒数组的顺序来提高循环性能,也就是从最后一项开始向前处理 for (var i = ar…

原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)     ------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要: 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里…

这是一篇被ICLR 2019 接收的论文.论文讨论了如何利用场景先验知识 (scene priors)来定位一个新场景(novel scene)中未曾见过的物体(unseen objects).举例来说,在「厨房」这一场景中,有一张图片显示「苹果」在冰箱的储物架上,同为水果的物体,如「橙子」,会出现在场景的哪个位置呢?论文提出了用基于强化学习的方法来定位「橙子」. 论文:VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS 论文作者:Wei Yang , X…

摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning).强化学习 (Reinforcement Learning).迁移学习 (Transfer Learning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别. 一. 深度学习: 深度学习的成功和发展,得益于算力的显著提升和大数据,数字化后产生大量的数据,可通过大量的数据训练来发现数据的规律,从而实现基于监督学习的数据预测. 基于神经网络的深度学习主要应用于图像.文…

为什么会使用备份的控制文件? 实际工作中主要有两种情况:第一种:当前控制文件全部损坏,而数据文件备份,控制文件备份及当前日志处于不同SCN版本,它们之间又增加过表空间(数据文件).第二种:当前控制文件没有损坏,但想要恢复被删除的表空间.实验1:  有所有数据文件备份(老)------(新建表空间andy)-----备份控制文件(次新)------日志文件(新)环境:当前控制文件损坏,数据文件损坏,有全备但之后增加了表空间,并备份了配套的控制文件,利用备份控制文件备份.分析:新建表空间数据文件损坏…

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根…