姓名赵地性别男 联系方式zhaodi@escience.cn职称副研究员 研究方向 个人介绍 简历: 2005.09-2010.07 美国路易斯安娜理工大学计算机与应用数学专业 博士 2010.10-2012.01 美国哥伦比亚大学医学信息系 博士后 2012.06-2014.12 美国俄亥俄州立大学脑与认知科学研究中心 博士后 ...
2016年的文章当中,通过CNN方式将游戏屏幕变成一个可识别的特征,然后根据这个特征的方式来求OptimalPolicy,不是采用显示屏的原始信息,这样能够提高准确率,同时也能够减少计算的复杂度,这也是实现了DeepQ-Learning。 我们通过Gradient方式进行Update,经过多个循环以后,刚开始的目标逐渐得到优化,电脑自动玩游戏的水平变得越来越...
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强化学习简介及大规模计算实现 报告主要是大家一起交流强化学习的基本内容。报告从《强化学习》这本书开始,该书是去年下半年到今年上半年赵老师和其他五位老师共同翻译的,主要介绍了强化学习的基本概念等,该书将很快面市。在翻译该书的过程中,赵老师对强化学习的概念有了更加深入的理解,同时认为在研究深度强化学习时...