强化学习练就18般武艺！伯克利开源DeepMimic-低调大师

强化学习练就18般武艺！伯克利开源DeepMimic

2018-10-18 647

还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗？他们使用强化学习技术，用动作捕捉片段训练模型，教会了AI智能体完成24种动作，走路、跑步就不用说了，还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。

体会一下：

训练每一种动作都需要动作捕捉和深度强化学习，而BAIR的研究者创造了一个全新的系统，教会agent完成复杂、逼真的动作任务。

作者Xue Bin Peng等人将这个系统命名为DeepMimic，比已有工作更进一步的是，他们的目标是在训练一个agent完成特定任务的前提下，使它的动作更贴近真实。他们的论文发表在SIGGRAPH 2018。

除了人形机器人外，他们还训练了Atlas机器人、暴龙、龙等形态的agent。

Atlas机器人

整个DeepMimic所需要的input分为三部分：一个被称为Ch

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Hanlp中使用纯JAVA实现CRF分词

与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。开源项目本文代码已集成到HanLP中开源：http://hanlp.com/ CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型，比HMM能利用更多的特征，比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。 CRF训练这类耗时的任务，还是交给了用C++实现的CRF++。关于CRF++输出的CRF模型，请参考《CRF++模型格式说明》。 CRF解码解码采用维特比算法实现。并且稍有改进，用中文伪码与白话描述如下：首先任何字的标签不仅取决于它自己的参数，还取决于前一个字的标签。但是第一个字前面并没有字，何来标签？所以第一个字的处理稍有不同，假设第0个字的标签为X，遍历X计算第一个字的标签，取分数最大的那一个。如何计算一个字的某个标签的分数呢？某个字根据CRF模型提供的模板生成了一系列特征函数，这些函数的输出值乘以该函数的...

2018-10-19

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本文着重介绍下，应该在何时恰当的使用string，stringbuffer，stringbuilder。 1，执行速度 StringBuilder> StringBuffer > String 我们知道String是字符串常量，不可变对象，因此每次对String进行操作的时候实际上是生成了一个新的String对象，然后将指针指向新的String对象上，之前的String对象就没有了指针引用，当内存中无引用的对象多了之后，就会触发JVM的GC操作了。 StringBuilder和StringBuffer是字符串变量，因此当我们对字符串做操作的时候，实际上都是操作的同一个对象，不会创建新的对象。注意： String str="hel"+"lo"； String a = "hel"; String b ="lo"; String c = a+b; 上面的两部分代码虽然输出的结果都是“hello”，但是在jvm中的内存分布是完全不同的。 String str="hel"+"lo"；中的str是一个编译时常量，最后分配到内存里面的只有"hello" 这一款内存区域。而下面的三行代...

2018-10-19

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