【摘 要】
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人工智能正从深度监督学习主导的场景智能,逐步向深度强化学习主导的行为智能发展。行为智能除强调模拟人脑信息感知处理层面外,更加强调脑体协同,解决智能作业中行为的动态
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系、北京信息科学与技术国家研究中心、智能技术与系统国家重点实验室、清华大学人工智能研究院
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人工智能正从深度监督学习主导的场景智能,逐步向深度强化学习主导的行为智能发展。行为智能除强调模拟人脑信息感知处理层面外,更加强调脑体协同,解决智能作业中行为的动态性、交互性与适应性等问题。而作为行为智能的核心,智能体操作的技能学习是当前研究的难点和热点问题。但现有的技能学习方法对示教样本的利用率不高,无法达到高效地策略学习;同时操作模仿学习算法对示教偏好特性、操作空间局部性等条件较为敏感。针对上述问题,本文研究了复杂动态环境下智能体的技能学习方法,提出了基于人类偏好的智能体技能学习框架,并利用现有欠佳示教
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