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Drgunz 직원 오류를 수정하는 가장 좋은 방법

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팀 록테셸은 누구입니까?

Tim Rocteshel은 NLP에서 연구를 시작했으며 University College London에서 박사 학위를 받았습니다. 처음에 그의 연구는 표현적 지식과 텍스트 기타 스트링에 대한 동기를 부여받았지만 그는 텔레비전 데이터 미생물 감염의 모든 정적 속성에 환멸을 느꼈고 “등급 또는 등급” 추적에 지쳤습니다. 강화 학습은 DeepMind 및 OpenAI용 오픈 소스 소프트웨어 유형이며 Oxford에서 박사후 과정 연구를 통해 경험을 풍부하게 했습니다.
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Tim 연구의 엄청난 목표는 말 그대로 에이전트의 매너를 일반화하고 새로운 상황에 적응할 수 있도록 하기 위해 지식을 얻는 강화에서 에이전트를 양성하는 것입니다. 과거에는 디자인이 제한된 환경에서 훈련되었습니다. 예를 들어, 자연 장면과 달리 Atari와 다른 게임에서 만든 세계는 일반적으로 매우 결정적입니다.

“그래서 내 작업은 이러한 실제 문제에 어떻게 접근할 수 있는지에 중점을 두고 있습니다. 우리 인간은 연구를 위해 자연 모방 고양이에게 뿌리 내린 이러한 쉬운 논리 중 일부를 어떻게 포기할 수 있습니까? €

놀이 환경에서 강화 학습 모델 훈련

특정 과거에 연구자들은 정적 내기 게임 프로그램에 내재된 보다 직접적인 가정을 사용하여 딥 러닝 모델을 생성했지만 더 나은 결과를 얻었습니다. 아이디어는 시간이 지남에 따라 모든 놀랍고 편안하며 복잡한 세계에서 가능한 한 많이 사용하는 방식으로 모델을 생성하는 것 외에도 제약 조건을 점진적으로 제거하는 것입니다.

“제 파트너와 제가 완전한 방법을 개발할 수 있도록 [제한]을 조금씩 방지해야 합니다. 그래야 실제 문제에 대한 교육 에이전트에 대해 정기적으로 읽을 수 있습니다.” p>

Tim은 환경의 개념을 이해하기 위해 특별히 설계된 강화에서 연구자들이 만든 가설을 인식할 필요가 있음을 강조합니다. 신경망의 다른 많은 표면과 마찬가지로 모델이 변수와 관련된 연결을 캡처할 수 있는 가장 큰 위험이 있습니다. 그들은 또한 친구가 특정 적응력을 구별하기 위해 발견하려고하지 않습니다. 예를 들어 암과 X선 변이를 구별할 수 있는 모델은 표식을 나타내는 깃털을 양의 상관관계와 연관시켜 암과 관련된 주제를 실제로 이해하지 못하는 것과 실제 검사를 지능적으로 구별할 수 있습니다. 특정 강화 모델을 배우면 자신이 처한 특정 환경에 과도하게 적응하여 개념을 일반화하기가 매우 어려울 수 있습니다.

과적합을 방지하는 한 가지 방법은 올바른 게임에서 생성된 모든 반복이 서로 다른 단계별 환경을 만드는 것입니다. Minecraft는 로드 후 여러 번 무작위로 교체되는 멋진 환경의 한 예일 뿐이며 일부 연구 작업자는 이를 사용하여 강화 학습 에이전트를 교육하고 이해하는 경향이 있습니다.

훈련 환경을 찾는 데 있어 또 다른 과제는 대부분의 운동에 대한 세부 사항과 속도를 추적하는 것입니다. Minecraft에 필적하는 많은 게임이 있지만 자산이나 명목 자산이 있는 더 단순한 게임은 정반대라는 사실 때문에 시장에서 실행하는 데 오랜 시간이 걸립니다. Tim과 그의 팀은 두 가지 견해에 대해 매우 많은 대화를 나누었지만 어떤 결정에 신속하게 맞서야 하는 게임을 원했습니다.

NetHack 강화 학습 환경

던전 탐험 게임은 훨씬 더 쉬운 저해상도 환경에서 사용할 수 있는 다양한 몬스터와 무작위 포인트를 제공하는 하나의 복잡한 환경을 갖도록 잘 진행되었습니다. Tim은 결국 ASCII 렌더링이 탑재된 환상적인 싱글 플레이어 게임인 NetHack에 대해 결정했습니다. 1988년에 처음 쓰여진 이 작품의 전체적인 목표는 던전의 낮은 양에서 부적을 찾아 인간의 완벽한 수준에 있는 신에게 제품을 보내는 것이다.

비디오 게임에는 50개의 던전 레벨이 있지만 5개의 ​​요소 레벨도 있습니다. 단순히 50,000개의 레벨이 포함되어 있기 때문에 승리하는 데 필요합니다. 또한 각 액션은 Dungeons & Dragons에서와 같이 확률적 주사위 굴림 제어라고 할 수 있습니다. 이것은 결과의 불확실성과 연결되며, 이는 주요 세계와 비슷합니다.

게임 설정은 다른 모든 던전을 1순위로 결정하는 실제 종자 제품과 다른 많은 복잡한 행동의 결과를 결정하는 무작위로 선택된 숫자 생성기의 조합에 의해 매우 자주 생성됩니다. 플레이어가 죽으면 다시 나타납니다. 연습을 시작할 때 우리의 게임은 각 게임이 고유한 방식으로 고유한지 확인하여 모델 학습을 시작하는 데 도움이 됩니다.

Tim은 처음에 게임이 디자인을 배우기 위해 바닐라 강화를 배우기에는 너무 전문화된 터치라고 생각했습니다. 초기 시도는 고통을 레벨 5 또는 그 이상으로 낮췄고 운이 좋은 시도는 최대 10-15단계 폭의 솔루션을 작동했습니다. 문맥상, 비디오 게임에 정통한 키 큰 남자는 이 10-15 비율 범위에 도달하기 위해 습관적으로 약 일주일이 걸릴 것입니다. Tim 자신은 마침내 끝내기 전에 2년 동안 Oxford London을 훨씬 능가하는 기차에서 저자의 휴대전화로 이 게임의 빠른 버전을 플레이했습니다.

강화 에이전트 교육: NetHack 보상 교육

일반적인 PC 오류 해결

PC가 바이러스, 스파이웨어 또는 기타 악성 소프트웨어에 감염되었을 수 있습니다. Restoro는 컴퓨터에서 이러한 모든 문제를 스캔 및 식별하고 완전히 제거합니다. 광범위한 Windows 관련 문제 및 문제를 해결할 수 있는 소프트웨어입니다. Restoro는 모든 Windows 오류(죽음의 블루 스크린 포함)를 쉽고 빠르게 인식하고 이러한 문제를 해결하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 또한 이 애플리케이션은 자주 충돌하는 파일과 애플리케이션을 감지하고 한 번의 클릭으로 문제를 해결할 수 있도록 합니다.

  • 1. Reimage 다운로드 및 설치
  • 2. 애플리케이션을 실행하고 계정 세부정보를 사용하여 로그인합니다.
  • 3. 컴퓨터 검사를 시작하여 오류를 찾아 수정합니다.

  • 비록 현재로서는 이런 종류의 게임이 점수를 생성하지만, 이는 의심할 여지 없이 조합으로 레벨이 통과하고 몬스터도 죽임을 당했지만, 바로 아래의 보상 함수는 모델 훈련을 위한 최고의 보상 실행이 아니었습니다. .

    “사람들이 던전을 줄이고 음식을 죽인 것에 대해 보상을 받을 때, 그 또는 그녀는 일반적으로 계획에 있는 무엇이든 죽이려고 시도하고 던전의 크기를 늘리려고 하는 에이전트가 있습니다.” [try] “자격 없이 기회가 닿는 대로 빠르게 장기적으로 더 강해지기 위해.”

    Tim은 던전 탐험, 아이템 검색과 유사한 행동을 취하는 것을 중단했습니다. 그렇기 때문에 활동과 유사한 새로운 목록을 작성하는 것이 많은 인간 플레이어를 이끄는 것입니다. 궁극적으로 이 모델의 가장 효과적인 목표는 던전을 지배하는 정확한 생태역학에 대한 지식을 확장하는 것이었습니다.

    그의 부서는 보상 기능을 사용하여 모델이 던전에 더 깊숙이 침투하는 방법, 진실의 기회를 찾고, 교활한 몬스터를 피하고, 체력 수준을 높이기 위해 음식을 먹는 방법을 배웠습니다.

    MiniHack: 보다 단순한 NetHack 샌드박스 환경

    MiniHack은 거대한 온라인인 prAvilo와 같아야 하지만 연구자가 보다 구체적인 증상을 분리할 수 있도록 하는 완전히 새롭고 단순한 모델입니다. 이것은 훨씬 더 복잡한 작업 순서의 패턴을 가르쳐 자동 시스템 교육을 추구하는 커리큘럼과 같은 영역에서 연구의 새로운 길을 열어줍니다.

    drgunz 에이전트 오류

    에이전트는 더 복잡한 웹사이트로 이동하기 전에 항상 배우기 쉬웠습니다. 이러한 에이전트와 유사한 학습 능력을 최적화하는 조건에서, 그들은 자신의 측면의 한계에 나타날 때 “한계”를 보조하도록 훈련됩니다.

    에이전트 교육을 순환시키는 유용한 방법은 상품 오류를 포함하는 것입니다. Tim과 그의 선수들은 훌륭한 에이전트를 정확한 다음 단계로 끌어들이기 전에 기여자가 자신의 성과를 예측하도록 허용하고 분석가만 자신의 성과를 예측하도록 합니다.

    Tim은 가장 큰 즐거움을 주는 거의 모든 유용한 버그가 가장 크다고 언급했습니다. 예를 들어, 전반적으로 나쁠 것이라고 생각했던 최근의 신중한 에이전트나 좋은 성과를 기대했지만 제대로 수행되지 않은 정비사는 자신의 성과를 정확하게 예측한 사람들의 수에 비해 이미 더 많은 정보를 제공합니다. 생산력.

    감독되지 않은 디자인

    Tim이 방문한 또 다른 환경 대화는 통제되지 않은 환경의 디자인과 성격에 관한 것이었습니다. 그들의 상황에는 대학 생활과 교육 프로그램이 있습니다. Coach 프로그래밍 환경은 학습자에 따라 다르며 이 도구는 학습자와 학습에 점점 더 어려워집니다. 어떤 고급 “커리큘럼”을 따르십시오

    Tim이 언급한 세 가지 테스트에서 서로 다른 품종이 미로 또는 두 번째 경마장에서 훈련되었으며 에이전트의 합은 완전히 뜨거운 미로 또는 경로에 꽤 잘 일반적입니다.

    고급 학습의 미래

    Tim은 미래에 임파워먼트 이해가 성인 감독 없이 조경과 함께 아이디어를 포함할 것이라고 인식합니다. 그는 아마도 Minecraft 영역에서도 모델을 얻을 수 있는 더 복잡하고 훨씬 더 흥미로운 세계를 보고 싶어할 것입니다.

    Tim은 추적을 통해 자신의 인식이나 환경을 확장하도록 자연스럽게 강요당하는 개발 에이전트에 대해 더 많이 접하기를 희망합니다.

    “어떻게 하면 모든 장교들이 종종 환경에서 대자연에 대한 학습을 ​​확장하도록 행복하게 만들 수 있습니까?”

    Tim과 그의 팀이 올해 NeurIPS에서 경쟁하게 될 NetHack Challenge를 확인하십시오.

    Nethack 교육에 대한 자세한 내용은 제 팟캐스트 에피소드를 확인하세요!

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    Drgunz Agent Error
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    Blad Agenta Drgunz
    Erro Do Agente Drgunz
    Error Del Agente Drgunz
    Drgunz Agent Fel
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