RPG
通过奖励随机化发现多智能体游戏中多样性策略行为,清华、UC伯克利等研究者提出全新算法RPG
在这篇论文中,研究者提出了一个在 reward-space 进行探索的新算法 RPG(Reward-Randomized Policy Gradient),并且在存在多个纳什均衡 (Nash Equilibrium, NE) 的挑战性的多智能任务中进行了实验验证,实验结果表明,RPG 的表现显著优于经典的 policy/action-space 探索的算法,并且发现了很多有趣的、人类可以理解的智能体行为策略。除此之外,论文进一步提出了 RPG 算法的扩展:利用 RR 得到的多样性策略池训练一个新的具备自适应能力的策
3/11/2021 2:46:00 PM
机器之心
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
智能体
技术
Gemini
马斯克
英伟达
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
Agent
Claude
腾讯
芯片
Stable Diffusion
蛋白质
具身智能
开发者
xAI
生成式
神经网络
机器学习
人形机器人
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
工具
华为
字节跳动
计算
AGI
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
DeepMind
AI模型
特斯拉
场景
深度学习
亚马逊
架构
Transformer
MCP
Copilot
编程
视觉