通过数据正则化的自博弈强化学习实现与人类兼容的驾驶伙伴
用 HR-PPO 多智能体算法通过自我对抗训练实现人类驾驶参考政策偏离的小惩罚,从而在模拟中培训和评估具有可扩展性的自动驾驶系统,以达到高目标实现率、低离道率和低碰撞率,并在与人类驾驶协调度方面取得显著改进。
使用HR-PPO多智能体算法训练和评估自动驾驶系统,实现人类驾驶参考政策偏离的小惩罚。目标是提高实现率、降低离道率和碰撞率,并在与人类驾驶协调度方面取得显著改进。
BriefGPT - AI 论文速递 -
用 HR-PPO 多智能体算法通过自我对抗训练实现人类驾驶参考政策偏离的小惩罚,从而在模拟中培训和评估具有可扩展性的自动驾驶系统,以达到高目标实现率、低离道率和低碰撞率,并在与人类驾驶协调度方面取得显著改进。
使用HR-PPO多智能体算法训练和评估自动驾驶系统,实现人类驾驶参考政策偏离的小惩罚。目标是提高实现率、降低离道率和碰撞率,并在与人类驾驶协调度方面取得显著改进。
热榜 Top10
标签 Top100
全部ai 语言模型 神经网络 linux llm 开源 微软 python .net 人工智能 数据集 google 算法 apple 扩散模型 安全 苹果 机器学习 java 深度学习 android rust 游戏 机器人 postgresql 建模 漏洞 谷歌 ios openai mysql windows c# 大模型 spring 开发者 api 函数 gpt github 教程 windows 11 chatgpt microsoft 卷积 数据库 nvidia web mongodb iphone 内存 浏览器 强化学习 cloud sql security docker 插件 编码器 基准测试 wordpress 大语言模型 程序员 黑客 欧盟 联邦学习 总结 mac 入门 postgres 流量 sora 解决方案 c++ 无监督 generative ai 点云 一致性 视图 redis 工程师 pdf 网络安全 spring boot 前端 重建 swift 硬件 接口 多智能体 单片机 visual studio kubernetes git tiktok cve 容器 面试 源码 内核
赞助商
我也要赞助推荐或自荐