1.深度学习3.强化学习ReinforcementlearningRL强化学习是机器学习的一种学习方式,它跟监督学习、无监督学习是对应的。本文将详细介绍强化学习的基本概念、应用场景和主流的强化学习算法及分类。 什么是强化学习? 强化学习并不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称。 如果用来做对比的话,他跟监督学习,无监督学习 是类似的,是一种统称的学习方式。 https://cloud.tencent.com/developer/article/2477076

2.强化学习实战教程:从理论基础到游戏AI的应用开发指南以机器人自主导航为例,利用基于策略的强化学习算法,训练机器人学会在复杂环境中规划最优路径,以达到目标位置。 结语 通过本篇教程,我们了解了强化学习的基本概念和原理,并通过实战示例展示了强化学习在游戏AI和机器人控制中的应用。希望读者能够通过本教程对强化学习有更深入的了解,进而在实际项目中应用强化学习技术,实https://www.jianshu.com/p/7e3e23b2b06d

3.人工智能三大算法机器学习深度学习与强化学习的融合与应用前景在当今信息技术高速发展的时代,人工智能(AI)已经成为全球科技界关注的焦点。其中,机器学习、深度学习和强化学习被认为是人工智能领域中最重要的三大算法,它们分别代表了不同的研究方向和解决问题的手段。本文旨在探讨这三个关键算法,以及它们如何相互融合,并对未来的人工智能发展产生何种影响。 https://www.2gadecbu9.cn/xing-ye-dong-tai/433419.html

4.强化学习的主流算法:从基础到实践强化学习的主要应用场景包括机器人控制、游戏AI、自动驾驶、推荐系统等。随着数据量的增加和计算能力的提升,强化学习在近年来取得了显著的进展。本文将从基础到实践的角度介绍强化学习的主流算法,包括值函数方法(Value-based methods)、策略梯度方法(Policy-gradient methods)和模型基于方法(Model-based methods)。 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137307363

5.数据治理新要求个人介绍:OPPO互联网应用研发平台及推搜算法部总经理,有超过14年的互联网广告研发经验,主导OPPO广告播放系统、搜索引擎等多项研发建设,也同时负责厂商应用体系数据搭建等工作。目前负责OPPO软件商店、游戏中心等研发工作,同时负责推搜部门整体技术探索及应用。 https://hub.baai.ac.cn/view/32749

6.2020年媒体技术趋势报告:13大领域89项变革全输出IBM公司研发的Project Debater可以通过消化大量文本,从语境中找出逻辑漏洞、假消息。虽然目前处于测试阶段,但已经能够通过实时学习利用实际环境分辨真伪信息了。 Project Debater的工作原理 多任务强化学习算法 (General Reinforcement Learning Algorithms) AlphaZero的团队开发的新算法可以学习多个任务。比如AlphaZero不仅在围棋https://36kr.com/p/5267903

7.《2020科技趋势报告》:AI和中国,成为未来科技世界关键词世界上充斥着信息、错误信息和肤浅的思想,机器学习中的实时上下文技术旨在帮助人们实践推理、发展见多识广的论点并得出可靠的结论。 3.8 一般强化学习算法 研究人员正在开发能够学习多个任务的单一算法,AlphaZero。它不仅能在围棋中获得超人的表现,还能在其他游戏中获得超人的表现,包括国际象棋和日本象棋。这一个算法从游https://www.tmtpost.com/4274113.html

8.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用基于这种行业趋势,本文针对强化学习算法在资源优化领域的应用展开调研,帮助读者了解该领域最新的进展,学习如何利用数据驱动的方式解决资源优化问题。鉴于资源优化问题场景众多、设定繁杂,划分出3类应用广泛的资源优化问题,即资源平衡问题、资源分配问题、装箱问题,集中进行调研。在每个领域阐述问题的特性,并根据具体的问题特性https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

9.资源帖丨字节跳动技术Leader们推荐的学习资源为了回答这个问题,技术范儿找到了多媒体、推荐算法、计算机视觉、强化学习、机器翻译、知识图谱、安卓、iOS、前端等几个方向的Leader,推荐了各个技术方向的自学资源。其中,有不少业界知名的书籍、全球CS名校的公开课程,可以系统性地帮你了解一个领域的全貌。还有不少应用技术和开源项目,工业界的常备工具都列齐了。另外,https://maimai.cn/article/detail?fid=1589935106&efid=ROE93ZNmM8sYE6S4rjpy5w

10.2021届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报本次阶段性汇报主要介绍多智能体强化学习框架MALib的设计与完成情况,以及针对目前的研究内容实现的功能。其次介绍在当前框架上部分强化学习算法的复现情况以及遇到的问题。最后介绍后续的计划安排。 杨宁 电阻式随机存取存储器的侧信道安全研究 在本阶段,研究完成了对ReRAM业界现有公开数学仿真模型的收集、测试以及修改;https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3943

11.重磅完备的AI学习路线,最详细的资源整理!主题包括:监督学习(生成/鉴别学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机);无监督学习(聚类、降维、核方法);学习理论(偏差/方差权衡;VC理论;大幅度利润);强化学习和自适应控制。本课程还将讨论机器学习的最新应用,如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别以及文本和Web数据处理。https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404366002560347513

12.强化学习:关于行动的智能澎湃号·媒体澎湃新闻相比于2016年版本的AlphaGo里面使用了大量的人工编码和人工数据,2018年推出的Alphazero,强化学习算法里对于人工编码的依赖就越来越少,而且完全抛弃了人工的数据,完全让智能体自己从头来学。很快它也能学会,不仅会学完围棋,还可以学其他棋。2019年,在目前最复杂的游戏之一——星际争霸上,AlphaStar达到了人类前1%的专家的https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_23853801

13.动手学强化学习(豆瓣)亲爱的读者,欢迎来到强化学习的世界。初探强化学习,你是否充满了好奇和期待呢?我们想说,首先感谢你的选择,学习本书不仅能够帮助你理解强化学习的算法原理,提高代码实践能力,更能让你了解自己是否喜欢决策智能这个方向,从而更好地决策未来是否从事人工智能方面的研究和实践工作。人生中充满选择,每次选择就是一次决策,我们https://book.douban.com/subject/35818782/

14.机器学习,能为5G通信技术带来哪些新挑战?然而目前的AMC技术在实际应用中,基于模型的近似不准确或是查找表的尺寸过大导致系统过于复杂,并未表现出较好的性能。由于AMC是一个典型的分类问题,机器学习中的监督学习自然成为了优化自适应调制编码技术的重要选择。解决该问题最常用的监督学习算法是K-NN(K Nearest Neighbors)算法,其原理就是当预测一个新的值X的时https://www.xakpw.com/single/31167