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搜索资源列表

  1. Google Deepmind AlphaGo原理解析

  2. Google Deepmind AlphaGo原理解析 它是如何聚集人的智慧 能战胜世界棋手李世石 彰显人工智能的魅力

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-03-17
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014379540

  1. Google Deepmind AlphaGo原理解析（完整54页PPT详解）

  2. 韩国同学、卡耐基梅隆大学Shane Moon博士不久前关于AlphaGo技术的详解（对AlphaGo在Nature上发表的论文的总结，当时AlphaGo还只有5段左右的水平）。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-17
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：jxzhpchen

  1. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search 中英文

  2. Google的deepmind团队发表在nature上有关alphago的论文，包含原有的英文版，我翻译的中文版，以及一个20分钟对alphago工作原理的讲述。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-03-25
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：nehemiah666

  1. Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义

  2. Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义，包括Markov Decision Processes、Planning by Dynamic Programming、Model-Free Prediction、Model-Free Control、Function Approximation、Policy Gradient Methods、Integrating Learning and Planning、Exploration and Exploitation以

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-06-20
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：happytofly

  1. DeepMind Nips 2016

  2. DeepMind Nips 2016

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-06
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：qq_34216467

  1. Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义(完整版)

  2. Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义(pdf完整版)

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-04-26
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：qq_15773669

  1. Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义

  2. 早在2015年，DeepMind就在youtube上发布了围棋程序master的主要作者David Silver主讲的一套强化学习视频公开课，较为系统、全面地介绍了强化学习的各种思想、实现算法。其一套公开课一共分为十讲，每讲平均为100分钟。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-19
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：dave895046075

  1. 解压后1个G----lab-master--谷歌DeepMind开源其深度学习平台DeepMind Lab.zip

  2. 解压后1个G----lab-master--谷歌DeepMind开源其深度学习平台DeepMind Lab.zip

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-15
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：yuwenle968

  1. Relational Deep Reinforcement Learning（DeepMind提出关系性深度强化学习：在星际争霸2任务中获得最优水平）

  2. 2018.6.8，DeepMind提出关系性深度强化学习：在星际争霸2任务中获得最优水平，在本文中，我们介绍了一种深度强化学习方法，它可以通过结构化感知和关系推理提高常规方法的效率、泛化能力和可解释性。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-08
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：hanjushi2

  1. Google DeepMind的David Silver的强化学习 讲义

  2. Google DeepMind的David Silver的强化学习课程讲义，包括Markov Decision Processes、Planning by Dynamic Programming、Model-Free Prediction、Model-Free Control、Function Approximation、Policy Gradient Methods、Integrating Learning and Planning、Exploration and Exploitation以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-27
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：zxzy17

  1. DeepMind 强化学习中文讲义

  2. DeepMind 强化学习中文讲义 DeepMind 强化学习中文讲义

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：wizardforcel

  1. DeepMind又出新招! 智能体观看视频学会玩游戏.pdf

  2. DeepMind又出新招! 智能体观看视频学会玩游戏，一篇关于deepmind训练智能体玩游戏的论文。PDF格式

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_31988577

  1. meta_rl:我在FloydHub上发表的文章“元强化学习”的Tensorflow代码和DeepMind实验室包装-源码

  2. :warning: 免责声明 :warning: 这是我的文章FloydHub上的的Harlow任务的git子模块。 有关Harlow任务的主要存储库（包含有关该任务的更多信息），请参见。 有关两步任务，请参见。 首先，请检查父 。 讨论 我在这里回答问题并提供更多信息： 目录结构 meta-rl ├── harlow.py # main file that implements the DeepMind Lab wrapper, processes the

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42157567

  1. Chess-AI：具有许多玩家AI的C ++国际象棋实现，包括神经网络驱动的AI，与Deepmind的AlphaZero国际象棋引擎相同...-源码

  2. DNN国际象棋AI 设计原理 该项目围绕着由神经网络驱动的国际象棋AI，其设计受到的国际象棋引擎的严重影响。 AlphaZero使用了类似的方法以及和来创建强大的国际象棋AI。 尽管这些项目共享许多设计原则，但我的项目在实现上与AlphaZero在很多方面都有很大不同。 首先，我的实现使用的是，，而不是Deepmind使用的深度卷积神经网络。 实施更基本的网络的原因是由于这样的事实，即更复杂，更主流的网络结构（例如和只是经过修改的前馈网络，具有更多的连接或预处理元素（例如卷积核）。 结果，该项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42168230

  1. ScalphaGoZero：使用Deeplearning4J（DL4J）在Scala中对DeepMind的AlphaGoZero进行独立实现-源码

  2. ScalphaGoZero ScalphaGoZero是Scala中DeepMind的AlphaGo Zero的独立实现，它使用运行神经网络。 您可以使用内置的模型运行实验，也可以导入预构建的 。 ScalphaGoZero主要是一项工程工作，旨在证明机器学习中复杂而成功的系统不再与Python绑定。 通过使用功能强大的工具（例如用于高级数学的ND4J，用于神经网络的DL4J）以及JVM的成熟基础架构，Scala等语言可以为数据科学家提供可行的替代方案。 该项目是的AlphaGo零模块的S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：weixin_42138788

  1. Tacotron-2：DeepMind的Tacotron-2 Tensorflow实现-源码

  2. Tacotron-2： DeepMind的Tacotron-2的Tensorflow实现。 本文描述了一种深层的神经网络架构： 该存储库包含对纸张的其他改进和尝试，因此，我们提出了paper_hparams.py文件，该文件包含确切的超参数来重现纸张结果，而没有任何其他额外功能。 建议使用的hparams.py文件是默认使用的文件，其中包含带有额外证明的超级参数的超级参数，事实证明在大多数情况下，超级参数可以提供更好的结果。 根据需要随意设置参数。 差异将在文档中尽快突出显示。 仓库结构：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42117485

  1. dm_control：DeepMind的软件堆栈，用于使用MuJoCo的基于物理的模拟和强化学习环境-源码

  2. dm_control ：用于基于物理的仿真的DeepMind基础结构。 DeepMind的软件堆栈，使用MuJoCo物理技术，用于基于物理的模拟和强化学习环境。 该软件包的入门教程可作为Colaboratory笔记本使用： 总览 该软件包包含以下“核心”组件： ：提供与MuJoCo物理引擎的Python绑定的库。 ：由MuJoCo物理引擎支持的一组Python强化学习环境。 ：交互式环境查看器。 此外，以下组件可用于创建更复杂的控制任务： ：用于在Python中编写和修改M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：42991616
    • 提供者：weixin_42116585

  1. AlphaZero.jl：Deepmind的AlphaZero算法的通用，简单且快速的实现-源码

  2. AlphaZero.jl：Deepmind的AlphaZero算法的通用，简单且快速的实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42109178

  1. 史上最佳GAN被超越！生成人脸动物高清大图真假难辨，DeepMind发布二代VQ-VAE

  2. 栗子 安妮 发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI 不得了，以生成逼真假照片出名、被称作“史上最佳GAN”的BigGAN，被“本家”踢馆了。 挑战者同样来自Google DeepMind，其新鲜出炉的VQ-VAE二代生成模型，生成出的图像，号称比BigGAN更加高清逼真，而且更具有多样性！ 不服气？那先看看这些假照片作品。 浓眉大眼的棕发妹子，与歪果仁大叔： 神似何洁的亚裔面孔： 胡子清晰可见的短发男： 此外，还有各种类型的动物： 在Top-1准确率测试上，VQ-VAE二

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38640830

  1. DeepMind登上Science：“和AI相比，人类都是猪队友”，团战称霸雷神之锤3

  2. 栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI组队，比人类战队的成绩好。 AI与人类组队，还是远超人类。 DeepMind为了训练强化学习AI的团队协作能力，选择了雷神之锤3竞技场的夺旗游戏。 从去年到今年，AI不断进化： 如今，把反应速度降到和人类水平，把标记准确率也降下来，胜率依然超过人类。   而AI学习的资源，也只有第一视角看到的游戏场景，以及比分，没有比人类获得更多信息。 当AI赢了柯洁，我们说AI不会合作；当AI赢了刀塔2世界冠军，我们说是冠军太鱼反应速度不公平。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：743424
    • 提供者：weixin_38706951
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