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在本課程中將學習並實現一種新的令人難以置信的聰明的人工智慧模型,稱為雙延遲 DDPG( Twin-Delayed DDPG ),它結合了人工智慧領域的最新技術,包括連續雙深度 Q 學習( Double Deep Q-Learning )、政策梯度( Policy Gradient )和 Actor Critic。 這個模型是如此強大,以至於在我們的課程中,我們第一次能夠解決最具挑戰性的虛擬人工智慧應用程式(訓練一隻螞蟻 / 蜘蛛和一個半人形機器人在田野中行走和奔跑)。
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CartPole實作篇:Policy Gradient
https://youtu.be/viTUSohxb9Y
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上次發佈了Cartpole理論篇介紹DQN與Policy Gradient的理論介紹,這次是代碼實作,介紹可以使用哪些trick能在第100個回合就直接達標前100回合平均獎賞195以上的任務要求
影片今晚08:30首播
https://youtu.be/sVWBj52ZenI
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