利用上下文常识,一图尽展视频游戏AI技术

2019-08-15 19:20栏目:新闻中心
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人工智能在2019年走向何方?

当前的深度 RL 方法主要涉及训练单个代理。少量智能体合作的情况已经有些研究,但如何将这些研究扩展到更多的智能体仍然是一个开放的挑战。

每个模型都通过一组简单的参数化曲线和曲面来表示,这些曲线和曲面为微分量、patch分割、几何特征检测和形状重建提供了依据。

去年,1000多名技术和机器人专家,包括史蒂芬霍金,伊隆马斯克和苹果联合创始人沃兹尼亚克,警告说,AI武器可能在几年内就会被开发出来。在他们联合署名一份公开信里提到,如果有任何一个重大军事力量推动自动化武器和机器人士兵的发展,那么“不可避免地就会出现一场全球军备竞赛,最终的技术发展轨道就是: 自动化武器将成为明天的AK 系列步枪,蔓延至全世界。”

专栏作者介绍

1、通用视频游戏(General Video Game Playing)

LMCR是一种新的常识性推理方法,利用上下文背景使机器人能够聆听人类的自然语言指令。根据观察周围的环境,自动填补指令中缺失的信息。

开发这项技术的是Devendra Chaplot和Guillaume Lample,二人来自卡耐基梅隆大学,他们在游戏里训练的机器人的昵称叫做Arnold。此前谷歌在复古的2D Atari游戏中使用AI体,而这两位学生将AI体应用到了3D射击游戏中。

潜在应用及影响

Montezuma's Revenge 等以稀疏奖励为特征的游戏仍然是大多数深度强化学习方法的挑战;虽然最近将 DQN 与内在动机或专家演示相结合的进步可以提供帮助,但是对于当前深度 RL 方法而言,具有稀疏奖励的游戏仍然是一个挑战。

你需要的,只有分割(Segmentation)

就像人类玩家一样,AI体也是不断地重复玩这个游戏,一直到学习到如何杀死对手,这当中既包括电脑控制的角色,也包括人类玩家控制的角色。

闭塞边缘检测最准确、最先进的提取。

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“AI正变得越来越真实。虽然到目前为止,AI体还只是在像素世界里运行,但它确实引发了真实世界里AI发展的问题”,未来学家 Dom Galgeon说道,“我们并不想将AI说成极度危险之物,但仍需要认真思考制定清晰合理的AI政策,包括其研究、开发和应用。 ”

每周更新,做AI科研,从这一篇开始就够啦!

深度学习中一种重要的无监督学习技术是自动编码器,它是一种试图学习使输入与输出一致的神经网络。网络由两部分组成:将输入 x 映射到低维隐藏向量 h 的编码器,以及尝试从 h 重构 x 的解码器。主要思想是,为了保持较小的 h,网络必须学会压缩数据,从而学习良好的表示。研究人员将这种无监督算法应用于游戏,可以从高维数据中提取到更有意义的低维数据。但目前这一研究方向仍处于早期阶段。

人工智能能教会银行哪些关于客户的事

其实,也有一些其他的团队用Doom做了类似的东西,但这两个学生不同的是,要据此发论文详细论述其实现方法了,而论文目前处于同行审议阶段。

Gorila 是第一个基于 DQN 建立的异步方法,接着是 A3C 方法,它为 actor-critic 方法使用了多个异步智能体。2016 年底,UNREAL 进一步扩展了这一概念,它将已有的工作与辅助学习(auxiliary learning)结合起来,从而应对稀疏反馈环境。从那时起,出现了许多对 A3C 技术额外的扩展。IMPALA 通过重点关注一个被训练能够玩所有 Atari 游戏的智能体,对此进行了进一步的扩展。2018 年,随着 Ape-X 的诞生,大规模分布式学习在此领域的研究也得以继续发展。

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这项技术无疑令人印象深刻,然而批评也接踵而至,有人认为这项技术也能更有效地训练出杀人机器,可能会变成未来机器人杀手的基础。

鉴于研究团队已经提出了未来的工作,包括用真实的传播模型和传感假设进行更多的测试,以及与机器人运动规划算法的进一步集成,无人机的路径规划将得到显着改进。除此之外,所提出的优先权地图可以进一步提升,因为它们可以用作无人机路径规划问题的输入。

2016 年底,研究人员基于 Q-learning 进行了针对于星际争霸游戏中的微操的研究工作。IQL 通过将所有其他智能体视为环境的一部分,扩展了 Prioritized DQN。COMA 通过计算反事实奖励(每个智能体增加的边际收益)扩展了 IQL。biCNet 和零阶优化也是基于强化学习的方法,但不是从 DQN 中引申出的。另一种流行的方法是层次学习。2017 年,研究人员将回放数据技术与层次学习结合,进行了相关的尝试。2018 年,用两种不同的强化学习方法与层次学习方法相结合的技术取得了目前最佳的性能。

科学家利用基于机器学习的发现来帮助开发新的、可替代的磁性材料

他们在论文中提到:“通常,深度学习方法只是使用视觉输入来训练。我们使用了一种增强训练模型的方法,来挖掘游戏更多相关信息,比如敌人和物品的特色信息。我们的架构也进行了模块化,可以让不同的模型,在游戏的不同阶段,独立地进行训练。”

作者:Christopher Dossman

虽然深度学习在视频游戏中取得了显着成效,但仍存在许多重要的开放性挑战。事实上,如果从未来十年或二十年来回顾现在的研究,我们很可能会将现在的研究看做重大研究的初期。在论文中,作者将当前游戏 AI 所面临的挑战分为四大类——代理模型属性、游戏产业、游戏中的学习模型、计算资源等,并做了详细分析。我们在此仅对「代理模型属性」的开放问题作以简单介绍。

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弱监督发现人类3D姿势估计中的几何表达

机器学习任务中主要有三种任务类型:监督学习、无监督学习和强化学习。这些任务类型中的方法通常基于梯度下降优化。

基于移动设备快速、有效检测人脸的新框架

近日,美国的两位学生使用深度学习技术,打造了一款AI体,不仅可以在经典游戏Doom中自己玩游戏,还能在多人对战中打败它的人类对手。

本周关键词: 自动驾驶、姿势估计、机器人

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100万个用于几何深度学习方法和应用的CAD模型

今年四月,一份由人权观察和哈佛法学院共同撰写的报告里,呼吁禁止“杀手机器人”,在一段时间里,应该对武器系统应用先进技术保持一定控制。

挑战赛获胜者和结果将在自动驾驶研讨会上宣布。

本文将简单介绍这篇论文的核心内容,并着重介绍关于游戏 AI 中深度学习技术历史演化的部分。

由于所有提出的区域检测方法都高度要求使用非最大抑制或其变体,因此研究人员提出了弱监督分割多模式标注,以便在不使用NMS的情况下实现高鲁棒的目标检测性能。

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柔性机器人是由高度兼容的材料制成的,可以提高机器人灵活性和适应性。因此,我认为,关于柔性机器人的研究有潜力使柔性机器人系统的开发能够在当今的极端环境中(包括医学、制造业、大气等)执行更复杂的功能和行为。

7、处理极大的决策空间

潜在应用及影响

2016 年发表的一些工作将 DQN 扩展到了「我的世界」游戏中。大约在同一时间,研究人员开发出了一些技术,使 DQN 具有上下文感知能力并将其模块化,从而使其能够应对大的状态空间。最近,递进学习技术也被应用到了「我的世界」中。

专栏作者介绍

监测和干预野火和其他蔓延过程的优先权地图

演化计算技术也见证了视频游戏的复兴。首先 Salimans 等人证明了进化策略在此领域可以与深度强化学习一争高下 [121]。随后,Uber AI 又发表了两篇论文:一篇表明不涉及求导的进化算法可以与深度强化学习相匹敌,另一篇是对进化策略的扩展。这些工作都得益于简单的并行化处理,并可能在探索过程中具有一定的优势。

用于产品表示学习的高质量新数据集

本周热门学术研究

游戏类型和研究平台

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虽然现有数据可以让 agent 快速地学习到最佳实践,但由此获得的模型往往也是脆弱的;可用的数据生产成本可能很高,并且可能缺少 agent 应该处理的关键方案。对于游戏的玩法,算法也仅限于数据中可用的策略,而不能自行探索新算法。因此,在游戏中监督算法通常通过与强化学习算法及一些额外训练相结合来使用。

研究人员对平面法线的估计进行了大规模的基准测试,比较了现有的数据驱动方法,并将其性能与平面真实值和传统的法线估计方法进行了比较。

DL技术历史沿革

其它爆款论文

人工神经网络的架构大致可分为两大类。一类是前馈和递归神经网络,前馈网络采用单个输入(例如游戏状态的表示),并输出每个可能动作的概率值。另一类是卷积神经网络,它由可训练的滤波器组成,适用于处理图像数据,例如来自视频游戏屏幕的像素。

更丰富、更真实的模拟,助力提高自动车辆的安全性。

如今,将人工智能技术应用到游戏中已经是一个成熟的研究领域,有许多会议和专门的期刊对此进行讨论。来自哥本哈根大学和纽约大学的几位研究人员近期发布的一篇综述文章中,梳理并回顾了视频游戏深度学习领域的最新进展,详细介绍了各种游戏研究平台及相关深度学习方法的演化历史,同时讨论了重要的开放性挑战。据作者介绍,其撰写该论文旨在从不同类型游戏的视角来回顾这个研究领域,指出它们对深度学习的挑战,以及如何利用深度学习来玩这些游戏。

英伟达解释了人工智能的真正应用是如何产生影响的

潜在应用及影响

3、多智能体学习

这是人工智能社区向前迈的一大步,这种新的3D数据集可以实现数据驱动的处理和几何数据的应用。

阅读更多:

2015 年,DQN 被应用到了文本冒险游戏中。不久之后,它被修改为针对特定于语言的文字冒险游戏的架构,并使用「state-action」对的相关性作为 Q 值。关于这些游戏的大部分工作都重点关注显式的语言建模上。「golovin ai agent」和「Affordance Based Action Selection」都利用神经网络学习了语言模型,该语言模型为智能体玩游戏提供动作选择机制。最近,在 2018 年,研究人员再次将 DQN 与一个动作消融网络(Action Elimination Network)联合使用。

Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席数据科学家,在北京生活5年。他是深度学习系统部署方面的专家,在开发新的AI产品方面拥有丰富的经验。除了卓越的工程经验,他还教授了1000名学生了解深度学习基础。

监督学习在游戏中的另一个应用是学习游戏的状态切换。神经网络可以学习预测动作状态对的下一状态,而不是为给定状态生成动作。

输入的语音是一个无限制自然语言的指令,该方法首先将指令进行转换,将其解析为机器人的动词框架能理解的形式。然后它通过观察指令周围的对象,并利用常识性推理来填补指令中缺失的信息。

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为了自动学习常识性推理,LMCR通过训练语言模型,从大型非结构化文本语料库中提取知识。测试和评估结果证明了机器人从网络的文本语料库中自动学习常识性知识的可行性。

大数据文摘专栏作品

摘要:在本文中,我们将回顾近年来深度学习的进展,重点关注深度学习技术如何被用于玩不同类型的电子游戏,如第一人称射击游戏、街机游戏和实时策略游戏。我们分析了不同的游戏类型对深度学习系统的独特要求,并着重讨论了将这些机器学习方法应用于视频游戏时重要的开放性挑战(如通用的游戏玩法、应对巨大的决策空间和稀疏的奖励信号)。

作者:Christopher Dossman

针对局部的渐进稀疏技术

在监督学习中,模型是从样本中训练出来的。大数据集通常有利于提高模型的性能。在游戏中这些数据可以来自游戏踪迹(即人类在游戏中的记录),用这些数据可以训练 agent 学习从输入状态到输出动作的映射。

本周关键词:强化学习、深度学习、不完整自然语言处理

该框架实现了正系统的特征,精确地划分了价值函数的结构,为监控和干预提供了可扩展的算法。在用16个和1000个节点的例子对模型进行评估时,优先级映射方法对系统的动态变化给出了积极的响应。特别是1000节点示例,展示了框架如何集成野火景观、风况和传播动力学。

5、类人游戏

志愿者介绍

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它们在复杂环境下利用带弱注释的边界框执行了对对象的识别。它们还避免了与锚定框和NMS相关的所有超参数。

虽然有许多火势传播网络、模拟器和基于无人机路径规划的空间监控,但目前并没有单一的进程将它们连接在一起。此外,洪水和其他传播方法也面临着类似的挑战。最近的一篇论文旨在通过生成依赖传播过程动力学的优先级映射来解决这一挑战。优先权地图非常重要,因为它有助于定义关键区域或节点,在这些节点中野火、洪水或疾病往往涉及到生命或基础设施风险,非常具有灾难性。

本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

通过算法识别趋同的社会和技术趋势,从而引导社会监管

研究人员还发明了一种新的3D方法来整合各种物体检测的类别和任务,包括对物体大小,分类,方向,本地化,速度和属性的检测和估计。针对激光雷达和图像检测方法的数据集分析和基线测试证明,尽管仅基于激光雷达和仅基于图像的物体检测都能达到物体识别的要求,但仅激光雷达的网络性能更为优越。

DFP 是唯一没有扩展在 Atari 使用过的技术的方法。正如 UCT 对 Atari 游戏的分类结果那样,他们将台球分类为以对象为中心的预测任务 [36],将赛车分类为直接感知任务,DFP 使用监督学习来对游戏进行学习。除了 UCT 的分类结果,所有这些技术都学着直接预测游戏的未来状态,并从这些信息中做出预测。这些不同年代的工作,没有任何工作之间是相互引用的。除了直接感知,在赛车游戏领域唯一独特的工作是 Deep DPG,它扩展了 DQN 将其用于连续控制。这项技术已经游戏中被扩展到机器人足球。

https://www.linkedin.com/in/christopherdossman/

NuScenes能够加速自动驾驶方面的研究和技术,从而推进物体识别技术,并使相关技术更加实用化。我们希望研究人员鼓励对于 NuScenes的进一步探索,以使其能够运用所有传感器数据并利用语义地图来获得更好的性能。因为每个传感器模态都提供用于训练3D对象检测的补充特征。

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该研究指出了一种可以解决上述挑战的深入研究方法。一旦完成,找到的方法和解决方案就可以实现部署特定的可实际应用系统。

Doom 是 2016 年被使用的另一个新对比基准。在这款游戏上的大部分工作都是针对为 Atari 设计的方法的扩展,从而处理更丰富的数据。A3C 递进学习(curriculum learning)的方法提出将递进学习与 A3C 结合使用。DRQN 辅助学习的方法通过在训练过程中加入额外的奖励来扩展 DRQN。DQN SLAM 融合了 DQN 与映射未知环境的技术。

可能的基于区块链的解决方案和多代理机器人的实际任务。

当玩家总是在 FPS 地图中的相同位置遭伏击时,人类玩家可以快速改变其行为;然而当前的大多数智能体则需要昂贵的再训练才能适应这种情况以及它们在训练期间未遇到的其他不可预见的情况。

原文:

那么,弱监督学习则在过去一段时间内对这一挑战提供了一种新的方法。但是现有的弱监督学习方法都对于用于模型初始化的大规模3D训练样本有较强的依赖性。

选自arXiv

为了缩小RL研究与实际应用之间的差距,研究人员最近提出了实际应用RL的9大挑战。目前面临的一些挑战包括有限样本,离线训练,高维连续状态和行动空间,未指定的、多目标的或风险敏感的回报函数等等。

日前,一种新的模型提供了一种完全有别于现有框架的方法,该方法致力于在仅使用2D注释的条件下,发现一种人类姿势在潜在空间中强大的几何3D表达。因此,它允许使用较少数据的单眼3D姿势估计训练。 Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集的模型评估证明了其在3D人体姿势估计任务上的有效性和灵活性。

游戏中的深度学习

尽管现有的3D人体姿势估计已经具有很高的性能,但仍然存在一系列普遍限制,包括有限的动态,实验室环境及内部数据集的变化等。

无监督学习的目标不是学习数据与其标签之间的映射,而是发现数据中的模式。这些算法可以学习数据集的特征分布,可以用于聚类相似数据,将数据压缩为基本特征,或创建原始数据特征的新合成数据。对于奖励稀疏的游戏,例如蒙特祖玛的复仇(Montezuma』s Revenge),以无监督的方式从数据中学习是一种潜在的解决方案,也是一项重要的开放式深度学习挑战。

为了证明所提出的NMS和锚定框自由范式的优势,该方法在Rebar Head Detection Challenge Dataset1、WiderFace Dataset2和MS COCODetection Dataset上进行了测试。结果证明该模型简单易用,性能优于传统的基于锚点的单级和多级探测器。

3、强化学习

编译:笪洁琼、conrad、云舟

最新研究发布了一个大型自动驾驶数据集,该数据集是首个包括5个雷达,1个激光雷达,6个摄像头,IMU和GPS在内的完整传感器套件的数据集。 NuTonomy场景比KITTI数据集多出7倍和100倍的图像,涵盖23个类别,包括不同类型的车辆,行人,移动设备及其他对象。

在 RL 中,agent 依赖于奖励信号。这些信号可能经常发生,例如游戏中得分的变化;也可能不经常发生,例如用赢或输作为奖励信号。视频游戏可以和 RL 很好地结合,因为大多数游戏都会为成功的策略提供奖励。但开放世界游戏(Open world games)并不总是有明确的奖励模型,因此对 RL 算法具有挑战性。

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RoboCup@Home 2019中使用的趋势解决方案和方法。

DQN 是一种影响巨大的算法,它将基于梯度的深度学习应用于基于像素的视频游戏中,其最初被应用于 Atari 基准测试。请注意,还存在一些更早的方法,但是都没有 DQN 成功。Double DQN 和 Dueling DQN 是使用多个网络改进估计过程的早期的对 DQN 的扩展。DRQN 则采用递归神经网络作为 Q 网络。Prioritized DQN 是另一种早期的扩展,它加入了改进后的经验回放采样技术。Boostrapped DQN 建立在 Double DQN 的基础上,采用不同的改进后的采样策略。在 Atari 游戏中对 DQN 的进一步改进包括:C51 算法,该算法基于 DQN,但改变了 Q 函数;使网络随机化从而帮助模型进行探索的 Noisy-Nets;同样从示例中学习的 DQfD;结合了许多最先进的技术的 Rainbow 模型。

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对于无人机在监视和灾难干预当中的应用来说,能够在考虑速度、飞行时间、耐力和传感器范围的情况下快速决定无人机应该飞到哪里至关重要。

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2、无监督学习

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潜在应用及影响

上图显示了各种深度学习方法以及它们之间互相影响的示意图(下面的部分相当于对此图的长篇解读)。图中的每一种方法都被着色了,以显示出用于对比的游戏基准。

可穿戴技术帮助视障人士进行环境感知

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6、可调节的性能水平

学者们引入了一个新的、庞大的ABC数据集——包括100万个用于研究几何深度学习方法和应用的计算机辅助设计模型。

此外,该研究已经推动了第一次NuScenes检测的挑战,该挑战将于2019年4月推出。

将以前算法融合、从而进行扩展已经被证明是将深度学习应用于视频游戏的一个很有前途的方向,Atari 是最流行的强化学习对比基准。另一个明显的趋势是对于并行化计算的关注:在多个 CPU 和 GPU 之间分配工作。并行化计算在 actor-critic 方法(如 A2C 和 A3C)以及演化计算方法(如 Deep GA 和进化策略)中最为常见。层次强化学习、内在动机学习和迁移学习是目前视频游戏开发中亟待解决的问题,是值得探索的新方向。

原文:

为了解决当前视频对象检测方面的挑战,例如移动模糊,不寻常姿势,离焦相机等等,研究人员推出了一种新方法,可以无需依赖光流模型而实现最先进的性能。 该方法可以大大减少模型参数,从而提高结果。

2、克服稀疏,延迟或欺骗性的奖励

AI新闻

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解决单个问题并不智能,如何设计能够玩所有视频游戏的通用游戏 AI agent,是一个重要的挑战。

大数据文摘专栏作品

目前几乎所有关于 DL 玩游戏的研究都旨在创造尽可能获得高分的智能体。但出于游戏测试、创建教程和演示游戏的目的,能够创建具有特定技能水平的智能体可能很重要。

如何用常识性推理使机器人理解不完整的自然语言

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在引入 DQN 前后,在 Atari 游戏中被采用的另一种方法是置信域策略优化。该方法更新一个根据环境更新的替代目标函数。2017 年晚些时候,近端策略优化作为一种更鲁棒、更简单的替代优化方案被引入,它也借鉴了 A3C 的创新指出。有些扩展方法是专门为游戏「蒙特祖玛的复仇」(ALE 基准测试中的一款游戏)而开发的,但由于奖励信息稀疏和信息隐藏问题,这款游戏尤其困难。在蒙特祖玛的复仇中表现最好的算法是通过内在动机和层次学习扩展 DQN。吃豆人也是一款非常著名的 Atari 游戏,研究人员针对其不同的部分单独学习奖励函数,以使智能体对新环境更鲁棒。

受ImageNet数据集成功的激励,为了能够了解客户如何理解产品,研究人员采用了数据第一和质量第一的方法,通过开发ProductNet来促进产品表示学习。这是一个高质量的标记产品数据集集合。

4、终身适应

运用多模注释分割任务的过程

阅读完论文后,我认为该模型非常灵活,且易于训练和实施。 其次,它仅在训练阶段在自动编码器中使用2D关键点信息和多个视图,因此可显着改善现有技术的3D人体姿势估计模型的性能。

论文标题:Deep Learning for Video Game Playing

该方法所提出的多模态注释实现了基于非NMS方法的实例感知解决方案,具有较强的鲁棒性。

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使用LMCR,机器人可以执行自然语言指令指定的任务,并解决指令中缺少的信息。这一方法对于促进机器人在真实场景中的交互具有很大的潜力。

1、监督学习

原文:

简而言之,该研究将大大推进视频对象的检测,跟踪和处理等技术。 同时呼吁AI在各类物体检测任务上提升其准确性,包括机器人,自动驾驶,监视等。

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九大实际应用中的强化学习挑战

点「在看」的人都变好看了哦

参与:Geek AI、贾伟

通过引入分割,模型可以利用经过再训练的特定的标注拓扑结构来缓解遮挡问题。此外,像素级标注可以很好地描述场景中的小对象,能显着降低模型噪声。

游戏中的人工智能技术纷繁杂乱,近期来自来自哥本哈根大学和纽约大学的几位研究人员发表的一篇论文对相关技术做了详尽的综述,并用一张图描述出了游戏 AI 技术的历史沿革,DQN以其巨大影响成为众算法之鼻祖。

首个且唯一包含完整自动驾驶汽车传感器套件的数据集

在强化学习中,agent 通过与向 agent 提供奖励信号的环境交互来学习行为。视频游戏可以容易为强化学习设立环境,而玩家则建模为可以在每个步骤采取有限动作集的 agent,奖励信号可以由游戏分数来确定。

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其他爆款论文

RNN 通常应用于时间序列数据,其中网络的输出取决于先前时间步骤的激活。除了网络的先前隐藏状态与下一个输入一起反馈给网络外,RNN 的训练过程类似于前馈网络。这就允许网络通过记忆先前的激活而变得具有上下文感知,这在那种单个观察不代表完整状态的游戏中是非常有用的。对于 shi'pi 视频游戏,通常使用一堆卷积层,然后是循环层和完全连接的前馈层。

如何使用单个参数来匹配任何数据集

想了解基于CNN的绝对摄像机姿态回归的局限性吗?请看:

深度学习方法的快速发展无疑受益于公开数据集上的评测。游戏 AI 也是类似,一个游戏 AI 算法的好坏完全由游戏中得分多少或者能否赢得比赛而决定。像 IEEE 计算智能和游戏大会(IEEE Conference on Computational Intelligence and Games)这样的会议在各种游戏环境中进行了广泛的比赛。

利用标记数据,主模型分类精确度可以达到94.7%。这可以被用作机器学习模型的搜索索引、分区键和输入特性。此外,针对特定业务任务的、优化后的主模型可用于各种迁移学习任务。

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编译:Jiaxu、云舟

值得注意的是,尽管这篇文章收集并讨论了大量的游戏 AI,但还是有很多在本文中没有涉及到——游戏 AI 是一个广阔而多样的领域。这篇论文的重点在于深度学习方法如何更好地玩视频游戏,而关于如何以靠谱的、有趣的或与人类似的方式玩游戏的研究也有很多。人工智能技术也被用于对玩家的行为、经验或偏好建模,或被用于生成游戏内容(如游戏难度、贴图或规则)。深度学习并不是游戏中唯一使用的人工智能方法。其它比较著名的方法,例如还包括蒙特卡罗树搜索和演化计算。在接下来的内容中,读者需要记住,这篇综述论文涉及的范围还是很有限的。

AI新闻

虽然 Chess 的平均分支因子在 30 左右,而 Go 的平均分支因子在 300 左右,但像星际争霸这样的游戏的分支因子则远远超过这样的数量级。虽然最近进化规划的进展允许在具有更大分支因子的游戏中进行实时和长期规划,但如何将 Deep RL 扩展到如此复杂的水平是一个重要的开放性挑战。

该框架是构建产品标签和构建高质量数据集的一种快速可靠的方法。主模型可以为产品列表、产品索引和分区键等提供可接受的业务标签;所得到的产品嵌入可以支持各种产品建模任务和业务应用。评估已经证实,高质量的数据集可以促进高质量的产品嵌入。

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我们感兴趣的是,在不存在前向模型的情况下,使用像素数据或特征向量,玩好一款特定的视频游戏(不同于围棋等棋盘游戏)的方法。

机器人工业正在逐步向我们展示能够显着改善日常生活的创新,特别是在健康和制造业。但同时,机器人应用程序却非常敏感,一个小小的错误事件可能会使得机器人采用大相径庭的错误方法。

论文中对各种与深度学习相关的流行游戏及研究平台的特征及面临的挑战做了详尽的介绍,这里不再一一赘述。

如果您是ML社区的一员,您一定知道RL让我们能够构建许多工业应用程序的自动化、人工智能系统。例如,实际应用中的RL可以用于个性化动态推荐系统、多渠道营销、自动化购买、药物定制、机器人控制、供应链优化、自动机器校准等等领域。

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依然存在的挑战

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大多数方法建模的智能体通常只考虑游戏分数。但如果期望人类在视频游戏中与基于人工智能的机器人对抗或合作,其他因素也会发挥作用。类人游戏是一个活跃的研究领域。

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数据集和相关信息:

新模型还应用递归特征更新和密集特征变换技术来模拟时间外观并增强非关键帧特征表示。 PSLA 通过在ImageNet数据集上实现81.4%mAP证明了其优于现有技术的有效性。

基于图像的恶意软件检测和分类的新转移学习技术。

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可能消除危险电气控制的柔性机器人

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潜在应用及影响

本周热门学术研究

研究人员最近开发了一种柔性机器人,用真空电源线、控制输入和时钟线来实现抓取和移动。开发过程遵循欧盟ATEX电气设备认证所必需的数字电子的基本设计原则,以确保安全。该模型实现了流体电路、开关和执行器,并能准确预测一系列系统模块和功能的移动。

如何利用神经网络提高图像识别的收敛性,降低训练复杂度

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Christopher Dossman是Wonder Technologies的首席数据科学家,在北京生活5年。他是深度学习系统部署方面的专家,在开发新的AI产品方面拥有丰富的经验。除了卓越的工程经验,他还教授了1000名学生了解深度学习基础。

志愿者介绍

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