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neural network agents
搜索结果 - 4
使用 Dueling Q-Learning 和 Hebbian Plasticity 学习玩 Atari 游戏
该研究利用先进的深度强化学习架构训练神经网络代理在 Atari 游戏中进行游戏。使用深度 Q 网络和分离 Q 网络等先进技术训练高效代理，并分析了基于可塑性的神经网络在该场景中的可行性以及它们在自适应学习环境中的生命周期学习特性。该研究对于
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a month ago
多智能体系统语言教学与演示教学的权衡特征
通过使用多智能体系统模拟人类沟通，本文研究语言和演示的有效性因素，结果显示在简单情境下，演示更有效，但随着难度增加，语言由于能更好地推广到未知情境中而更加有效，这为人类语言和演示作为教学模式之间的权衡提供了相互支持的证据，并对易于任务的实现
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a year ago
AlphaZero 中的国际象棋知识获取
本文提供证据表明，AlphaZero 神经网络在学习国际象棋时获得了人类知识，并探究了其在象棋中开局游戏方面的行为分析和表示分析。
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3 years ago
EMNLP
高效信息传递和输入变异对神经代理迭代语言学习的影响
该研究发现，在使用神经网络代理进行迭代语言学习的近期模拟中，并不存在诸如词序或屈折等表达句法结构的不同策略间的权衡。然而，这一研究发现在考虑到偏向于高效传达、不系统的输入语言和学习瓶颈等三个因素后得到了重新评估，并发现神经网络代理主要努力保
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3 years ago
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