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DeepMind团队训练深度学习新方法:像人一样玩游戏

上周Google的DeepMind团队找到了培训深度学习网络的新方法--整合先进的算法和老派视频游戏。团队在ID Software的Quake III游戏基础上搭建了DMLab-30培训套装,让机器同时学习正在运行的57款Atari游戏,团队还为此开发了科幻级别的培训系统,称之为Importance Weighted Actor-Learner Architectures (IMPALA)。

这是人类在DMLab-30测试环境中表现

这是机器学习在DMLab-30测试环境中表现

通过IMPALA,AI系统会快速播放一系列电子游戏,并且从一组“玩家”中提取培训信息并传递给一组“学习者”。测试的内容就是让深度学习网络像一名真正的游戏玩家一样在游戏中穿梭。开发者会告诉电脑控制器输入了哪些内容,并且会像人类一样进行游戏。通过IMPALA,这些系统不仅在效率上比其他算法提高了10倍,而且能够同时玩多款游戏。

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