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這個高仿真框架AI2-THOR,想讓讓強化學習快速走進現實世界
時間 2021-01-20
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本文來自AI新媒體量子位(QbitAI) AlphaGo的節節勝利,向人們展示了強化學習的強大能力。但要是想讓這種方法作用於現實世界,指揮機器人完成開門、拿東西、放東西等等對人類來說輕而易舉的任務,還需要解決一個問題: 一個強化學習模型要經歷多次試錯過程才能收斂,可是讓它在現實世界中一次一次地試錯顯然有些不切實際。 爲了填平這道虛擬和現實世界中的鴻溝,一個名叫AI2-THOR的新框架產生了。 AI
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