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油价太便宜了,迪拜政府正在积极推广电动汽车,但是很少有人买。

    12月26日,据国外媒体报道,低油价、开放的道路,加上当地炎热的环境,使得迪拜消费者对电动车不感冒。电动汽车最大的客户是政府本身。图片:阿联酋迪拜空荡荡的迪拜特斯拉展厅对电动汽车有着雄心勃勃的目标。早期的电动车用户可以免费停车,不收费,享受车辆登记费的折扣。甚至全市政府安装的200个充电站都是免费的。问题是,没有电动汽车,公众也欣欣向荣。电动汽车经销商说,最大的买家是政府本身。在过去的几年里,地方政府大量购买了数百辆汽车。迪拜高速公路上的电动汽车通常是特斯拉,起价为335730迪拉姆(91400美元)。外国人喜欢在这个相对低税的城市挥霍,但他们通常购买豪华跑车。在阿拉伯联合酋长国,丰富的天然气和石油的独特优势使得电动车的经济效益不强。天然气的价格是世界上最便宜的,气候也是最热的。在迪拜,装满16加仑(约60升)汽油的箱子只需要41美元,而美国只需要50美元。在挪威,电动汽车发展迅速,60升油箱的装油成本高达125美元。当迪拜的夏季气温通常高于43摄氏度时,空调是必不可少的。除非你找到真正关心环境并激励消费者使用这些汽车的人,否则不会有太大的激励。该公司为当地汽车工业提供数据和估价。迪拜的日常通勤通常是高速公路,在某些地区,甚至可以加宽到16车道。”迪拜和阿拉伯联合酋长国的高速公路可能有点吓人,所以这里的人们会选择更大的汽车。如果我们想加速电动汽车的普及,我们需要更多种类的产品来满足消费者的口味和需求。迪拜的顾问阿尔夫·艾勒夫森开捷豹.让汽车开起来几乎不花什么钱。在这里,你可以买一辆大排量汽车,价格是挪威的一半,而且它只需要驾驶费用的四分之一。那你为什么要额外付电车费呢?不过,政府估计,如果汽车制造商能为拥有300万人口的阿联酋提供合适的车型,到2020年,将有32000辆电动汽车上路。迪拜最高能源委员会主任费萨尔·拉希德(Faisal Rashid)说:“但是现在,即使我们提供你能想到的所有激励措施,也没有合适的汽车。”他说,他们经常向当地的汽车经销商询问供应情况。拉希德指出,迪拜目前拥有约4000辆混合动力和纯电动汽车,其中不到1000辆是纯电动汽车。他说,他们的“软”目标之一是到2030年使迪拜10%的汽车通电。三年前,当雷诺开始在当地销售佐伊电动汽车时,它的第一批客户是迪拜电力和水管理局,随后是迪拜警方和其他公共事业和政府机构。我们的零售业务并不成功,”作为雷诺品牌的阿拉伯汽车销售和市场总监萨拉·亚穆特(Salah Yamout)说,这表明特斯拉车主根本不必在充电站等待。特斯拉拒绝提供该地区的销售数据。但该公司正在接受当地预订的低价3型轿车,预计明年交付。负责监督道路、公共交通和出租车的道路运输管理局表示,将购买200辆特斯拉轿车,并将它们整合到5000辆汽车中。2015年,迪拜可持续城市项目安装了第一批电动汽车充电器,覆盖500万平方英尺,以展示现代、环境友好城市的最佳做法。Al-Gissl说,在该镇2700名居民中,只有约15辆特斯拉汽车拥有,没有其他品牌的电动汽车。其中两张是菲奥娜·布雷宁克梅耶在2017年7月特斯拉在该地区开设服务中心和展览厅时订购的。我认为他们无法相信自己的运气。

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

    那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放小班下学期工作计划_长城mini网一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会个人消费贷款条件_潍坊风筝会网出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”。

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对98洪灾_童子尿的作用网先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络真命天子朱元璋_黑龙江特岗教师网的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

&噬鬼录_学习的力量网nbsp;   这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

    理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

 &n吕大渝_虫草香烟网bsp;  要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

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