檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "資訊工程系".dept (精準) and ckeyword.raw="強化學習"
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在遊戲領域中，AI一直都是非常重點研究項目，從早期的規則式AI、強化學習AI到現在結合深度學習技術的深度強化學習AI。傳統的規則式AI必須需要開發者熟悉該遊戲的操作及各式各樣的演算法及資料結構，且幾…
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本論文提出了一種程序化生成動作控制器的方法。 我們使用了計算流體力學 (Computational fluid dynamics)方法，模擬流體與水下游泳者間的相互作用，並使用深度強化學習，學習出真…
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行動邊緣運算 (Mobile Edge Computing, MEC)為使用者提供了強大的運算能力和資料儲存空間，而進一步結合工作卸載 (Task Offloading)的機制能夠有效提升使用者的體…
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受其他深度強化學習研究所啟發，本研究創造了一個供強化學習agent（代理者）使用的非對稱遊戲環境，在遊戲中兩隊agent各有不同的目標需要完成，鬼需要抓到人，而人需要逃離鬼，雙方建立起一個互相對…
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由於傳統演算法無法有效地適應交通路網的動態變化，因此，在解決交通信號控制 (Traffic Light Control, TLC) 問題上，強化學習 (Reinforcement Learning,…
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目前主要的自動摘要方法，可以分為抽取式摘要(extractive)與重寫式摘要 (abstractive)。在本文中，我們提出無監督學習以及監督學習且基於 BERT 的摘要 任務架構，首先，我們提出…
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一對一格鬥遊戲在整個遊戲史上的地位舉足輕重，直至今日依然保有大批忠實玩家。在格鬥遊戲誕生之初，一種特殊的玩家形態就已存在，那就是虛擬電腦玩家(遊戲 AI)。 遊戲 AI 很好的滿足了玩家以單機模式遊…