OpenAI的Deep Reinforcement Learning Approach to Improve Deep Neural Networks

2018年十大人工智能工具與服務關鍵詞：人工智能、機器學習工具、人工智能工具與服務

openai平台，openai目標引擎，多任務算法，超越視覺和穩健的範圍

OpenAI平台是一個人工智能研究平台，致力於使用“深度神經網絡”的“深度學習”概念。 openai target engine是一款利用深度學習理念幫助殘障人士的軟件。它使他們能夠像正常人一樣執行閱讀和寫作等任務。

algol68 編程語言，語言編譯器工具包，數據科學軟件

在本文中，我們將了解語言編譯器工具包並使用它來構建 AI 撲克引擎。我們還將嘗試使用此工具包構建數據科學軟件。

加人隊甲板，撲克牌引擎

Canucks Deck 是一種撲克引擎，可用於與其他人玩撲克。它基於技能學習的概念，並使用神經網絡來訓練人工智能。撲克引擎廣泛應用於撲克錦標賽中，在專業人士中非常受歡迎。 Poker 引擎種類繁多，但大多以神經網絡為主要學習方式（如 AIML、Deep Q-Learning 等）。這些引擎與 OpenAI 的 AI 編寫工具包之間的一個主要區別是 OpenAI 的引擎根本不使用人工智能 (AI)。 Canucks Deck 的工作原理是使用一組專為與其他人玩撲克而設計的規則和參數來訓練人工神經網絡。 Canucks 套牌已經過來自世界各地的職業球員的測試，包括 Daniel Negreanu、Phil Ivey、Alexi Lalas、Phil Hellmuth Jr.、David Sklansky 和 Victor Hwang。這

我們的目標是建立一個神經網絡，它可以學習做最簡單、最基本的任務，但隨著時間的推移適應和改進。我們的深度網絡架構以人類水平的表現為種子，需要一種訓練和迭代的方法，這在一開始可能需要大量的計算資源。 Big AI 的發明者意識到深度學習算法在不易建模和預測的訓練領域的重要性，並決定開發 OpenAI 的深度神經網絡方法來應對這一挑戰。深度神經網絡在設計上很複雜。它們有很多層和很多參數，這使得訓練它們變得困難。這留下了很小的優化空間。當我們希望我們的神經網絡學習更複雜的特徵（例如語言學習）時，首先使用更簡單的特徵訓練模型更有意義，這樣它可以快速趕上

關鍵字： OpenAI 人工智能研究平台中使用的編程語言科學、OpenAI 如何使用“Canucks”牌構建人工智能撲克牌引擎、為什麼你應該使用 OpenAI 工具包合併你的人工智能和機器學習項目

語調： candid