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波動専用スレ
(AIとBI)技術的特異点と経済･社会等 1
波動専用スレ
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技術的特異点/シンギュラリティ188【技術・AI】
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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ133
すごい家考えた
技術的特異点/シンギュラリティ181【技術・AI】
■永久機関・フリーエネルギー装置専門 part2■
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Extrinsic Reward per Episode
Number of gradient updates
Scale in Mario
Batch of 128 environments
Batch of 1024 environments
Figure 9:
Best extrinsic returns on the Mario scaling experiments.
We observe that larger batches allow the agent to explore more effectively, reaching the same performance in less parameter updates, and also achieving better ultimate scores.
B.2 Mario We show the analogue of the plot shown in Figure 3(a) showing max extrinsic returns.
See Figure 9
.
14
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- 528 ：
- >>488-
>>514
A family of approaches to intrinsic motivation reward an agent based on prediction error , prediction uncertainty , or improvement of a forward dynamics model of the environment that gets trained along with the agent 's policy.
>>515
literature has focused on using random features for classification where the typical finding is that whilst random features can work well for simpler problems, feature learning performs much better once the problem becomes sufficiently complex.
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技術的特異点/シンギュラリティ186【社会・経済】
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