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                      美陸軍開拓出高效呆板人演練模子

                      導讀導讀美國陸軍面向未來多域作戰概念研發了一種高效的地面機器人學習模型,該模型提出基于強化學習的策略,可有效減少當前訓練強化學習策略的不可預測性,使自主智能體能夠推理并適應不斷變化的戰場條件。 強化學習

                      導讀:美利堅合眾國陸軍面向將來多域興辦觀念研究開發了一種高效的大地呆板人進修模子,該模子提出鑒于加強進修的策略,可靈驗減少姑且演練加強進修策略的不行猜測性,使自決智能體不妨推理并符合貫穿變革的疆場前提。 加強進修是智能體(Agent)以試錯的辦法進行進修,經過與...

                      美陸軍開拓出高效呆板人演練模子

                      美利堅合眾國陸軍面向將來多域興辦觀念研究開發了一種高效的大地呆板人進修模子,該模子提出鑒于加強進修的策略,可靈驗減少姑且演練加強進修策略的不行猜測性,使自決智能體不妨推理并符合貫穿變革的疆場前提。

                      加強進修是智能體(Agent)以“試錯”的辦法進行進修,經過與情景進行交互博得的嘉獎引導動作,目的是使智能體博得最大的嘉獎。加強進修本領完備處置攙雜題目的本領,比年來在如圍棋、象棋和電子玩耍等范圍有較為長足的振奮。美利堅合眾國陸軍將這種加強進修本領運用在大地呆板人面對著兩個宏大挑撥。開始是算法的控制。在加強進修中,策略梯度本領(Policy Gradient Methods)是貫串空間可伸縮算法的基礎,但是現有本領無法扶助更一致的計劃目的,比方妨害敏銳性、安定牽制、對先驗常識的探究和分散。其次即是數據量的題目。加強進修須要洪量的樣品攙雜性,而美利堅合眾國陸軍多域興辦觀念和下一代戰役車輛(NGCV)名目暫時數據缺乏并不扶助現有演練機制。

                      在陸軍多域興辦觀念和NGCV名目中運用加強進修,演練機制必需普及貫串空間中的樣品功效和真實性,ARL經過將現有的策略探求計劃實行到通用東西,博得了要害沖破。接洽職員為通用步調開拓了新的策略探求計劃,而且還決定了其樣品攙雜度。由此爆發的策略探求計劃減少了贊嘆積聚的振蕩性,產生了對未知范圍的靈驗探究和先驗的機制。值得提防的是,大地呆板人獲得數據的本錢很高。減少贊嘆積聚的振蕩性,保證以靈驗的辦法探究未知范圍,大概接收往日的體味,都將有助于沖破加強進修中現行反革命試驗的樣品功效壁壘。經過減少隨機抽樣的數目,不妨實行策略優化。

                      這項接洽為加強進修中的典范策略梯度定理做出了奉獻。裝置有加強進修功效的自決呆板人將不妨扶助兵士在將來疆場上進行觀察探究和風險評價。接洽職員下一步安置在加強進修中將更一致的計劃目的歸入多主體樹立,并接洽加強進修主體之間的交互樹立如安在共青團和少先隊之間爆發共同和對立性推理。

                      如需轉載請證明根源:“國防科學技術要聞”(ID:CDSTIC)

                      根源 | 美利堅合眾國陸軍接洽試驗室

                      圖片 | 互聯網

                      作家 | 白子龍 北方科學技術消息接洽所

                      編纂 | 陳培

                      注:原文根源搜集,文中管見不代表本大眾號態度,關系倡導僅供參考。

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