人工智能犯罪主体化否定论.pdf
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房地产行业月度报告(2019年3月):房地产税出台提上日程,因城施策强化地方主体责任.pdf
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数字电网推动构建以新能源为主体的新型电力系统白皮书.pdf
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基于大数据的物流服务多主体协同创新模式探究——以宁夏为例.pdf
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用于多无人机对抗的多主体强化学习算法 这是“在战斗任务中进行多智能体强化学习的有效培训技术”的源代码,我们构建了源自多个无人驾驶飞机的战斗场景的多智能体对抗环境。 首先,我们考虑使用两种类型的MARL算法来解决这一对抗问题。 一种是从用于多代理设置(MADQN)的经典深度Q网络扩展而来的。 另一个是从最新的多主体强化方法,多主体深度确定性策略梯度(MADDPG)扩展而来。 我们比较了两种方法的初始对抗情况,发现MADDPG的性能优于MADQN。 然后以MADDPG为基准,提出了三种有效的训练技术,即场景转移训练,自学训练和规则耦合训练。 规则耦合红色特工vs随机移动蓝色特工 规则耦合的红色特工和蓝色特工通过自我比赛训练
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