ヘレンは人工知能のコースに戻ります。
今日のチュートリアルでは、A-3の世界への最初の一歩を踏み出しています。最初のステップとして、不道徳が何を意味するのかを見ていきます。
ですから、A-3 Cは同期的な優位性を表しています。
Actor criticアルゴリズム。
これは、2016年にGoogleの研究者グループによって深く考えられたアルゴリズムであり、人工知能の最先端アルゴリズムです。
今までは複数の通知があり、コースでは特に実践的なチュートリアルでそれについて詳しく説明します。
しかし、このアルゴリズムは、深い畳み込みQ学習ネットワークを含む他のすべてを水から完全に吹き飛ばし、より速くなります。
トレーニングにかかる​​時間が短縮され、より良い結果が得られます。
このコースのこの部分では、我々は参照する予定であり、すでに参照しています。最初に導入されたA-3海は、ウラジミール鉱山など、Googleの深層鉱山ではこの記事を紹介しています。
ここで私はあなたにそれを感じさせて準備を少しでも簡単にすることができるように、あなたを見せたいと思っていました。
そしてもちろん、論文を読んで、彼らが何を話しているのかを理解することを強くお勧めします。実際のチュートリアルでは、Adlonが特定の段落やセクションを通して論文の特定の部分を紹介しますその時点で何がプログラミングされるかに関係していなければなりません。
私がここで指摘したいのは、多くの研究がこの中に入っているのを見ることができるのと同じですが、参考文献もたくさんありますが、そのような部分のように、これは私がここで指摘したかったものです。
それで少し拡大しましょう。
だから、ここでは、Googleの中でさえ、彼らのトレーニングに深く掘り下げているのを見ることができ、スコア上でやっているようにゲームのアルゴリズムを評価している。
つまり、ゲームはシミュレートされた環境または特定のルールを持つ限られた環境であり、これらのゲームでこの人工知能がどれほどうまくいくか理解したいからです。
さあ、いくぞ。
まったく。
あなたがそれらの多くを見つけることができるすべてのそれらのゲームは、開いているジムと我々が働いてきたゲームを見つけることができます。
たとえば、このセクションでは、ブレイクアウトを扱っています。
Breakoutのためにそれを見ることができるように、ここにもあります。
彼らは大胆に彼らは最高のアルゴリズムを強調表示しているので、私たちがやってきたアルゴリズムといくつかの他のアルゴリズムをDick
unにしてから、A-3を見て、LSDの長期記憶や短期記憶。
だから、コースのこの部分で私たちが実施するものはすべて、A-3がそれをより強くするn？lisseチームと一緒に見ているでしょう。
あなたが見て分かるように、最良の結果はあなたが仲間の3人によって達成されます。
だからそれがスコアです。
6つの6つのポイントは、他のものと比較して8。
また、ほとんどの場合、大きな画像を見ると、大部分のものが実際に最後の列に表示されていることがわかります。
だから確かに他のアルゴリズムがより良いパフォーマンスを発揮するいくつかのゲームがありますが、深く見ることができるようにDijk
unは実際にはどちらのゲームでもパフォーマンスは良くありませんが、セルイェステムは最高のパフォーマンスを発揮します。
ほとんどの場合、あなたがこのボールを見ることができます。
だから、atresiaシステムは本当に強力なアルゴリズムであることが分かります。
それは確かに人工知能の最前線にあり、まさにそれが実現するものです。
とてもエキサイティングなセクションですので、このペーパーを読んで、私たちが何を話しているのかを実際に感じてみてください。
そして、このセクション全体を通して、特に実践的なストロークの実践的な側面を通して、私たちはこれを詳しく検討していきます。
私たちは実際に利用可能な擬似コードで作業するつもりです。
だから私はそれを実装する方法と、それをどのようにして作業するのかをお見せします。
そしてそのメモに私はあなたがこの論文を楽しんでくれることを願っており、次回にお会いするのを楽しみにしています。
それまではAIをお楽しみください。