1.有关循环神经网络的详细内容- 循环神经网络是一类用于处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同,RNN具有循环连接,能够对序列中的历史信息进行记忆和利用。它的神经元不仅接收当前输入,还接收来自上一时刻的隐藏状态作为输入,这种结构使得它在处理具有时间序列或序列依赖关系的数据时非常有效。 https://blog.csdn.net/m0_63243562/article/details/144358010

2.机器学习——神经网络与深度学习:从基础到应用神经网络是一类仿生算法,通过连接不同的节点(即神经元),实现信息的传递和处理。每个神经元都能接收多个输入信号,经过加权求和后通过激活函数产生输出。神经网络最早于20世纪40年代提出,但直到深度学习技术兴起,才得以广泛应用。https://cloud.tencent.com/developer/article/2456527

3.科学网—[转载]群视角下的多智能体强化学习方法综述该类问题的研究是为了帮助智能体之间达成合作交流或竞争的目的,在自主学习的基础上,增加可交流模块,学习何时交流、如何交流等。此部分工作通常考虑部分可观环境中的一组协作智能体,其中智能体需要通过信息交互来最大化它们的联合回报。Foerster等人[22]提出了RIAL和DIAL算法,两种方法都是利用神经网络拟合值函数以及智能体https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3472670&do=blog&id=1422698

4.2020届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报本次汇报将主要更新建图算法设计,深度学习模型设计方案、以及在两个关系抽取数据集上的初步实验进展;在训练调优方向,稳定整体训练过程并减少数据分布不平衡带来的影响,提升模型整体表现;继续探索针对知识图谱子图的图神经网络更新策略,利用好关系类型在三元组表征方式中的信息,高效挖掘高阶的结构化关系知识。 https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3709

5.强化学习笔记(1.0)【3】另一种分类方式,在线学习和离线学习 在线学习:本人在场,本人边玩边学习(on-policy)比如:Sarsa 离线学习:本人可以不在场,本人或者其他人玩,不必边玩边学习(off-policy) Sarsa--在线学习 Q learning,Deep-Q-Network--离线学习 3.为什么要用强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)是一个机器学习大家族的分https://www.ctyun.cn/zhishi/p-419744

6.融合用户属性信息的冷启动推荐算法AET在离线训练时,首先使用用户的历史评分数据做矩阵分解,分析用户和商品的潜在语义,可以视作用户的潜在兴趣和商品的潜在用途。然后使用用户的属性数据(如性别、年龄、城市等)和上述提取的用户潜在兴趣训练神经网络。 在线给出推荐预测时,使用上文训练好的神经网络,将目标用户的属性数据映射到用户的潜在兴趣向量(predicted prhttp://www.chinaaet.com/article/3000073409

7.强化学习在线(Online): 智能体在与环境交互的过程中学习。 4. 强化学习的常用算法 Q-learning: 一种无模型、基于价值的算法,使用 Q 函数来估计状态-动作对的价值。 SARSA: 与 Q-learning 类似,但使用当前策略进行学习。 Deep Q-learning: 将 Q-learning 与深度神经网络结合,能够处理高维状态空间。 https://www.jianshu.com/p/d7e03db8d9aa

8.ICLR2022微软亚洲研究院深度学习领域最新研究成果一览在进入下一层前,研究员们会减去本层中产生的周期分量和回看分量,从而鼓励后续的神经网络层聚焦于尚未展开的周期性依赖。按照这样的模式堆叠 N 层就构成了实验涵盖了在线以及离线强化学习的不同情况,均验证了 VLOG 的良好表现。 此外,研究员们还开源了文中使用的麻将强化学习环境和对应的离线强化学习数据集,来https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/iclr-2022

9.SLAM算法解析:抓住视觉SLAM难点,了解技术发展大趋势上一届国际计算机视觉大会ICCV,成为了深度学习技术的主场,但在我们宣布卷积神经网络的全面胜利之前,让我们先看看计算机视觉的,非学习几何方面的进展如何。同步定位与地图构建可以说是机器人学领域最重要的算法之一,在计算机视觉和机器人研究社区完成了一些开创性的工作。本文将总结来自 ICCV 实时 SLAM 的未来研讨会的要点https://auto.vogel.com.cn/c/2021-09-28/1135866.shtml