Human-level control through deep reinforcement learning
, , , , , , , , , , , , , , , , , , и .
Nature 518 (7540): 529--533 (2015)

An artificial agent is developed that learns to play a diverse range of classic Atari 2600 computer games directly from sensory experience, achieving a performance comparable to that of an expert human player; this work paves the way to building general-purpose learning algorithms that bridge the divide between perception and action.
  • @kde-alumni
  • @e.fischer
  • @hotho
  • @cpankow
  • @dblp
  • @lukasw
  • @jan.hofmann1
К этой публикации ещё не было создано рецензий.

распределение оценок
средняя оценка пользователей0,0 из 5.0 на основе 0 рецензий
    Пожалуйста, войдите в систему, чтобы принять участие в дискуссии (добавить собственные рецензию, или комментарий)