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Google大脑在GitHub上开源了足球人工智慧研究专案Google Research Football,这是一个研究增强学习的环境,目标是让人工智慧代理掌握足球这项运动,能让代理人控制游戏中的足球运动员,学习互相传球,或是进行防守等足球技巧。 增强学习在人工智慧研究领域是热门的技术,已经被用于解决许多复杂问题上,像是机器人或是自动驾驶等应...
Creating a AI-agent that can play football in the google research football environment.Thesis for CSE-UOI - GitHub - Georgemouts/Google-Research-Football-RL-DQN: Creating a AI-agent that can play football in the google research football environment.Thes
对于RL来说,足球比赛尤其具有挑战性,因为它需要在短期控制,学习概念(如传球)和高水平战略之间实现自然平衡。 今天我们很高兴地宣布推出 Google Research Football Environment,这是一个全新的RL环境,智能体的目标是掌握世界上最受欢迎的体育足球。以流行的足球游戏为模型,足球环境提供基于物理的3D足球模拟,其中智能体控制...
图1:谷歌研究足球环境(github.com/google-research/football)提供了一个新颖的强化学习环境,agent被训练在一个先进的、基于物理学的三维模拟中踢足球。 虽然存在各种强化学习环境,但它们往往伴随着一些研究方面的缺点。我们将在下一节详细讨论。例如,对于最先进的算法来说,它们可能太容易解决,或者需要获得大量的计算资源...
源码链接:https://github.com/google-research/football 在Football Academy 中提供了11个不同类型和难度的scenarios,这里选择scenario 2 作为初步的实验环境: 谷歌发布的这足球环境有两个特点:一是稀疏奖励(只有进球了才有得分),类似游戏有围棋等;二是随机性大(射门进球是离散概率的),类似游戏有扑克等。环境的动作...
Google大脑在GitHub上开源了足球人工智能研究专案Google Research Football,这是一个研究增强学习的环境,目标是让人工智能代理掌握足球这项运动,能让代理人控制游戏中的足球运动员,学习互相传球,或是进行防守等足球技巧。 增强学习在人工智能研究领域是热门的技术,已经被用于解决许多复杂问题上,像是机器人或是自动驾驶等应...
源码链接:https://github.com/google-research/football 在Football Academy 中提供了11个不同类型和难度的scenarios,这里选择scenario 2 作为初步的实验环境: 谷歌发布的这足球环境有两个特点:一是稀疏奖励(只有进球了才有得分),类似游戏有围棋等;二是随机性大(射门进球是离散概率的),类似游戏有扑克等。环境的动作...
Google大脑在GitHub上开源了足球人工智慧研究专案Google Research Football,这是一个研究增强学习的环境,目标是让人工智慧代理掌握足球这项运动,能让代理人控制游戏中的足球运动员,学习互相传球,或是进行防守等足球技巧。 增强学习在人工智慧研究领域是热门的技术,已经被用于解决许多复杂问题上,像是机器人或是自动驾驶等应...
https://ai.googleblog.com/2019/06/introducing-google-research-football.html 强化学习(RL)的目标是培养能够与环境互动并解决复杂任务的智能体,实现在机器人,自动驾驶汽车等领域中的实际应用。通过让智能体玩游戏,如标志性的 Atari console games , Alphago ,或大型游戏,如Dota 2或魔兽世界 2 ,所有这些都提供了...