发布时间:2024-06-29作者:陈润点击:
深度复兴安卓
深度复兴安卓是一个人工智能模型,由 DeepMind 开发。它是一个强化学习模型,旨在玩安卓上的 Atari 游戏。
工作原理
该模型通过与自己玩游戏来学习。它使用卷积神经网络(CNN)来观察游戏屏幕,并使用循环神经网络(RNN)来跟踪游戏状态。它还使用一个值函数估计器来评估游戏的当前状态,并选择要采取的最佳行动。
性能
深度复兴安卓在 57 款 Atari 游戏上的表现超过了人类玩家。它在许多游戏中取得了最先进的成绩,包括吃豆人、街机和 Breakout。
优点
能够学习复杂的游戏,而不需要任何人类指导
可以在不同的游戏之间进行泛化
对不同的游戏难度具有鲁棒性
缺点
学习新游戏需要大量的数据和计算资源
可能对特定于给定游戏的错误策略感到敏感
无法理解游戏的目标或策略
应用
深度复兴安卓已用于研究强化学习技术。它还用于开发用于其他任务(例如机器人导航)的强化学习模型。
示例
以下是一些深度复兴安卓玩游戏的示例:
[吃豆人]()
[街机]()
[Breakout]()
总之
深度复兴安卓是用于玩 Atari 游戏的强大强化学习模型。它展示了人工智能在玩复杂游戏方面的潜力,并已成为该领域的重要研究工具。
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