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基于分布式强化学习的高效探索技术
本论文提出的一种深度深度强化学习探索方法具有两个组成部分：有一个递减的时间表来抑制内在不确定性，一个探索奖励是从所学分布的上分位数中计算出来的，实验结果表明，我们的算法在 14 个 Atari 2600 游戏中有 12 个游戏取得了比 QR
PDF5 years ago
AAAIAAAI-2019 人工智能游戏与模拟研讨会
该论文总结了 2019 年 AAAI 研讨会中有关游戏与模拟对人工智能发展的探讨与应用。
PDF5 years ago
深度强化学习：概述
本文概述了深度强化学习的最近发展和各种应用，在讨论深度 Q 网络和策略等 RL 核心要素和注意力与记忆、自监督学习、神经网络体系结构设计等机制的基础上，涉及了游戏、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，并列出了一些资源。
PDF7 years ago
ECCV电脑游戏中的地面真实数据
该论文提出了一种方法，根据现代电脑游戏中的图像快速创建像素准确的语义标签映射，用以训练计算机视觉模型并取得更高的准确度。
PDF8 years ago
游戏中的神经进化：现状和开放挑战
该论文调查了将神经进化（NE）应用于游戏的研究，分析了在五个不同的方面中，NE 在游戏中的应用，其中包括选择在游戏中发挥作用的 NE 角色，使用的不同类型的神经网络，这些网络如何进化，如何确定适应性以及网络接收的输入类型，同时还强调了该领域
PDF10 years ago
利他博弈的鲁棒性劣解代价
本文研究了各种类型的博弈中当玩家是（部分）利他主义者时的均衡的低效性，并通过模拟玩家的 “利他” 行为来推导出这些游戏的安定价格的（严格）下限。
PDF13 years ago