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老司机养成:教神经网络变身《马里奥赛车》高手 | 论文+代码

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 神经网络持续在游戏界立功,这次拿下的是经典游戏:《马里奥赛车64》,而且只需要很小的计算力就能完成。 先来看看成果,这段视频是训练两天半之后的表现,神经网络已经变成老司机了,漂移、撞车都玩得666~ 这套玩转《马里奥赛

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neat算法——本质就是遗传算法用于神经网络的自动构建

基于NEAT算法的马里奥AI实现 所谓NEAT算法即通过增强拓扑的进化神经网络(Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies),算法不同于我们之前讨论的传统神经网络,它不仅会训练和修改网络的权值,

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深度 | 计算机如何从乐盲到作曲家?建 28 层神经网络,听 8000 个 MIDI 乐章

blackbettyblog 编者按:训练电脑来帮助音乐家们创作,这听起来似乎有点偷懒。然而事实并非如此,相反,来自谷歌及多个实验室的科学家们要付出更多的心力,才能用音乐“调教”计算机编写出美妙的乐章。 此曲只应机器有,人间能得几回闻?本文源自 Fast C

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机器学习小白入门指引,开年也要规划好小目标

经常有人问我如何开始学习机器学习,他们面临的最大困难就是机器学习背后的数学原理。我承认其实我也不喜欢数学。数学是对事物的一种抽象描述,用数学来描述机器学习,会过于抽象,且不容易理解。因此在这个系列的文章中,我尝试使用伪代码或者JavaScript来描述我所讲述

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《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术,阿里巴巴正研究其中4项

日前,美国权威科学杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)正式揭晓 2018 年“全球十大突破性技术”。中国科技巨头阿里巴巴成为给所有人的人工智能(云端 AI)、对抗性神经网络、传感城市、材料的量子飞跃四项技术主要研究者。 “全球

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用超级玛丽理解机器学习基础

有关神经网络和机器学习的文章很多,因为这个主题在最近几年里非常受欢迎。该领域看起来似乎让人难以靠近,并且非常难以理解,许多人认为必须是数学家或统计学家才能掌握机器学习的相关概念。然而,机器学习和神经网络的基本概念不一定像人们想象的那样复杂。 本文的目的是通过

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人工智能 VS 人类:我们真的要一直输下去吗?

20年前,“深蓝”电脑系统在万众瞩目中击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov),而如今,谷歌开发了一种人工智能系统,打败了世界上最伟大的围棋选手。人工智能的发展迅速,在打败世界上最伟大的超级玩家的路上迈出更重要的一步。 据Quart

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