• 使用神经网络+遗传算法转Flappy Bird|教程

    使用随机神经网络创建10个初始的小鸟(种群) 让小鸟使用他们自己的神经网络,同时起飞游戏 对于每个小鸟,计算适应度函数来衡量飞行质量 当所有小鸟死亡时,使用遗传算子把当前种群评估到下一代 重复步骤2 适应度...
    文章 2018-01-08 923浏览量
  • 使用神经网络和遗传算法转 Flappy Bird

    随机神经网络创建10个单元(小鸟)的初始鸟群 让所有的单元同时使用自己的神经网络进行游戏。对于每个单元,计算其适应度函数来衡量其质量(详情请参阅下面的“适应度函数”章节) 当所有的单元都死亡时,使用遗传...
    文章 2017-08-21 7776浏览量
  • DeepMind让AI系统拥有记忆,教机器学习系统举一反三打...

    研究人员随机选择了十款雅达利游戏来测试算法和神经网络,AI的表现足以与人类玩家相媲美。每款游戏被玩过2000万次之后,系统自动切换到下一款雅达利游戏。“以前,DQN不得不单独学习如何玩一款游戏,”文章写道。...
    文章 2018-01-10 1367浏览量
  • AI学习笔记——深度Q-Learning(Deep Q-Learing(DQN))

    Deep Mind 就是靠CNN,记忆库和Fixed Q-target这三把利剑让机器学会了如何玩游戏,甚至在电子游戏中还能打败人类玩家。参考文献:Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 相关文章AI学习笔记——求解最优...
    文章 2018-09-27 1607浏览量
  • 首个端到端神经网络,看AI在游戏时注意什么

    在深度学习如此火热,AlphaZero已经征服各种棋类,Atari游戏已经被计算机吊打的情况下,能不能用纯深度神经网络跳一跳呢?答案当然是Yes。本文中,我们就祭出微信跳一跳的终极奥义:仅使用一个端到端的神经网络...
    文章 2018-01-11 3128浏览量
  • 直接用人类神经元构建AI芯片,这家公司打造的无实体...

    伦敦大学学院神经学家弗里斯顿表示,这个团队直接找到了真正的神经元,那么所有基于软件的神经网络所具有的一些问题是都可以完全避免。Chong表示,每个人都在竞相制造AI系统,但是我们唯一知道的真正的AI是生物智能...
    文章 2020-04-07 1712浏览量
  • 搞自动驾驶汽车很复杂?其实一个浏览器就行(讲解、...

    上面那个视频是一个2D环境下的无人驾驶系统,在神经网络的驱动下,小车学会如何自动驾驶。这些小车以速度为奖励,来判断当前应该采取怎样的行动。这个项目的Demo在此,你可以在系统中用鼠标设置新的障碍物,小车可以...
    文章 2018-03-14 866浏览量
  • 让Python小程序一款游戏,来训练神经网络

    我们的目标是解释其实际实现:我们讲述一些基本理论,然后走马观花地看一下为《战舰》游戏而训练神经网络的最小python程序。导言 增强学习[RL]技术是一种可用于提高效游戏效率的学习算法。与督导机器学习[ML]...
    文章 2016-10-21 19280浏览量
  • 新手神器!不用部署深度学习环境、上传数据集!...

    神经网络模拟器一两个小时,你就可以获得对其的直观感受。我们将从实现一个简单的神经网络开始,以了解TFlearn中的语法。从经典的101问题开始,也就是OR运算符。虽然神经网络更适合于其他类型的数据,但这是了解...
    文章 2017-11-09 3203浏览量
  • 安利一则深度学习新手神器:不用部署深度学习环境了!...

    神经网络模拟器一两个小时,你就可以获得对其的直观感受。我们将从实现一个简单的神经网络开始,以了解TFlearn中的语法。从经典的101问题开始,也就是OR运算符。虽然神经网络更适合于其他类型的数据,但这是了解...
    文章 2017-11-02 1900浏览量
  • DeepMind:深度学习原理初探

    基于这个信息,以及已经进行了的大量的游戏,这个系统会学习如何玩从而提高游戏的分数。二、机器学习和人工神经网络 在深入深度学习的实现过程之前,文章先介绍了机器学习和人工神经网络的概念。机器学习的一个非常...
    文章 2017-05-02 962浏览量
  • 深度学习必备手册(上)

    不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。19.PyTorch vs TensorFlow,哪个更适合你 摘要:本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架,而不是其他的呢...
    文章 2017-10-04 37285浏览量
  • 深度强化学习中的好奇心

    一般的深度强化学习算法表现“探索”典型的方式是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。其结果,特别在早期(当策略没有时间收敛时),是明显的随机行动选择。此种方法在某些情况下有效。例如...
    文章 2018-12-26 503浏览量
  • DeepMind用强化学习探索大脑多巴胺对学习的作用

    我们使用标准深度强化学习技术(代表多巴胺的作用)训练了一个循环神经网络(代表前额叶皮质),然后将这个循环网络的活动状态与之前在神经科学实验中得到的实际数据进行比较。对于元学习来说,循环网络是一个很好的...
    文章 2018-05-15 6280浏览量
  • 【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说...

    本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍,利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车,在视频游戏和下围棋时击败了世界冠军,还能做梦、画画,帮助进行科学发现,但同时它们也深深地...
    文章 2017-09-22 4584浏览量
  • 深度神经进化大有可为?Uber详解如何用它优化强化学习...

    在深度学习领域,目前训练有很多层和数百万连接的深度神经网络(DNN)的常规方法,是随机梯度下降(SGD)。很多人认为,SGD有效计算梯度的能力至关重要。然而,我们要发布5篇系列论文,支持一种正在兴起的认识:通过...
    文章 2018-01-01 1511浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——迎接深度学习的“大”挑战...

    了解了什么是深度神经网络,以及如何对其进行优化,我们来介绍两种特殊的深层神经网络。首先是卷积神经网络,之所以称其为卷积神经网络,是因为它的一些基本单元非常像信号处理里的卷积操作。其实,卷积神经网络的...
    文章 2017-09-01 1081浏览量
  • 深度学习教程|深层神经网络

    神经网络参数随机初始化方式本篇内容我们将讨论深层神经网络。1.深层神经网络我们在前面提到了浅层神经网络,深层神经网络其实就是包含更多隐层的神经网络。下图分别列举了不同深度的神经网络模型结构:我们会参考「...
    文章 2022-04-21 92浏览量
  • 深度学习教程|网络优化:超参数调优、正则化、批归一...

    2.1 将 BN 应用于神经网络上面讲解了对某单一隐层的所有神经元进行BN批归一化的方法,总结示意图如下:接下来我们研究一下如何把 Bath Norm 应用到整个神经网络中,对于 L 层神经网络,经过 Batch Normalization 的...
    文章 2022-04-21 145浏览量
  • 2019人工智能项目书籍汇总下载

    您将学习如何使用递归神经网络(RNN)模型实现文本分类器系统并对其进行优化,以了解在实施简单深度学习系统时可能遇到的缺点。同样,您将发现如何使用seq-to-seq模型和语言建模开发各种项目,包括单词矢量表示,...
    文章 2019-04-02 5057浏览量
  • 生物智能与AI——关乎创造、关乎理解(下)

    AI目前在理解它的神经模型正在做什么时面临同样的问题,虽然一些工程师认为没有必要了解神经网络如何工作的。然而,对于当前网络的成功和失败如何因其连通性和动态性而产生的更深入的科学理解将导致网络的优化。...
    文章 2018-12-14 1272浏览量
  • 写给人类的机器学习 四、神经网络和深度学习

    人工神经网络如何选取原始像素输入,开发中介“神经元”来检测高阶特征(也就是鼻子的存在),以及组合它们的输出来创建最终输出。来自《神经网络和深度学习》(Nielsen,2017)。生物神经网络表现出的层次结构最早于...
    文章 2017-10-18 1275浏览量
  • 深度学习教程|深度学习的实用层面

    4.Dropout 正则化在神经网络中,另外一种很有效的正则化方式叫做Dropout(随机失活),它是指在神经网络的隐藏层为每个神经元结点设置一个随机关闭的概率,保留下来的神经元形成一个结点较少、规模较小的网络用于训练...
    文章 2022-04-21 85浏览量
  • 当AI遇上量子计算:神经网络量子纠错系统或超越传统...

    在论文中,该团队证明了人工神经网络能够自我学习如何执行一项对未来量子计算机操作至关重要的任务——量子纠错。甚至通过足够的训练,这种方法有望超过其他纠错策略。为了理解它的工作原理,首先需要了解量子计算机...
    文章 2018-10-31 12060浏览量
  • 【2万赞】一文读懂深度学习(附学习资源)

    一旦一组输入数据通过了神经网络的所有层,神经网络将会通过输出层返回输出数据。一点也不复杂,是吧?训练神经网络 训练AI是深度学习中最难的部分了。这又是为什么呢?你需要一个庞大的数据集 你还需要强大的算力 ...
    文章 2017-11-10 3159浏览量
  • 用DeepMind教AI游戏?一文为你讲清原理!

    这不仅会使训练数据样本变得更加随机和关联性更弱,还会使神经网络的训练数据分布更加稳定,因为每个新的经验集已经包含了大量的随机策略经验。我们将此方法应用到通过ALE(街机游戏模拟器,Arcade Learning Envi-...
    文章 2017-10-10 4317浏览量
  • Facebook这个神经网络用自然语言表示数学式,秒解微分...

    Facebook的神经网络也可以计算积分和求解微分方程啦&xff01;尽管其他的神经网络还没有超越简单的加减法和乘除法。这是怎么回事呢&xff1f;让我们来一探究竟&xff01;近日&xff0c;Facebook AI Research的研究人员Guillaume ...
    文章 2022-01-07 93浏览量
  • TFQ量子计算体验

    其中benchmark的效果让我眼前一亮如上图,其中黄色和蓝色的部分是QNN迭代的结果,绿色是传统神经网络迭代的结果 于是开始恶补量子计算,想验证下 网上有一篇文章,10分钟读懂量子计算:...
    文章 2020-04-04 868浏览量
  • 神经网络初学者指南:基于Scikit-Learn的Python模块

    希望你喜欢这个关于神经网络的简短讨论,我们可以在学习中尝试转隐藏层和神经元的数量,看看它们如何影响结果。想了解更多?你可以在?Udemy?上查看我的 Python 数据科学和机器学习栏目。via?python 推荐阅读: ...
    文章 2017-08-01 1924浏览量
  • 教机器去感受:表情符号&深度学习

    也许你开始转自己的神经网络。请让我们知晓!最后,请试试我们的Dango并给予反馈。每当你琢磨着:我应该使用什么表情?Dango将会给你答案。本文作者:陈圳 本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接
    文章 2017-08-01 1006浏览量
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