1.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

2.人工智能大模型原理与应用实战:强化学习理论51CTO博客在本节中,我们将详细介绍强化学习中的一些核心算法,包括值迭代(Value Iteration)、策略迭代(Policy Iteration)、Q-学习(Q-Learning)等。同时,我们还将讲解这些算法的原理、具体操作步骤以及数学模型公式。 3.1 值迭代 值迭代是一种基于动态规划的强化学习算法,它通过迭代地更新值函数来找到最优策略。值迭代的主要思想https://blog.51cto.com/universsky/8997575

3.强化学习详解:理论基础与核心算法解析动态规划是一种通过递推方式求解优化问题的算法。在强化学习中,动态规划用于计算最优策略和价值函数。动态规划的前提是模型已知,即环境的状态转移概率和奖励函数是已知的。 3.1.1 价值迭代(Value Iteration) 价值迭代是一种通过不断更新价值函数来逼近最优价值函数的方法。其核心思想是利用贝尔曼最优方程递归地更新状态https://www.jianshu.com/p/09c44358b4a6

4.科学网—[转载]进化集成学习算法综述【摘 要】进化集成学习结合了集成学习和进化算法两方面的优势,并在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域被广泛应用。首先对进化集成学习算法的理论基础、组成结构及分类情况进行了概述。然后根据进化算法在集成学习中的优化任务,从样本选择、特征选择、集成模型参数组合优化、集成模型结构优化以及集成模型融合策略优化几个方面https://wap.sciencenet.cn/blog-951291-1312816.html

5.2021届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报在代码方面,目前已经搭建了基于SemGCN的基本模型框架,并且在小规模的数据集上验证了模型的正确性。未来将在此基础上进一步探究GCN层的不同实现方式和效果,并在大数据集上进行验证实验。 杨雨欢 基于多智能体增强学习的交互式图像分割算法研究 主要实验是在自然数据集Pascal VOC上扩展pixelRL算法,并进行多分类任务https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3943

6.第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络澎湃号·湃客由于计算复杂性的原因,大多数的脉冲神经元模型都不适用于类似人工神经网络的大规模模拟。Wolfgang Maass 在提出SNN时使用的是相对简单的整合发放模型,而带泄漏整合发放(leaky integrate-and-fire,LIF)模型[1]则是目前在面向AI的SNN研究中最为常用的脉冲神经元。一些面向SNN学习算法的工作将LIF神经元与循环神经元进行类https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_27289221

7.深度学习中有哪些数据增强方法?至少从19年 NLP方向 google出品的半监督学习算法 UDA 可以看出[6],文本数据增强技术可以用在无标签样本上,以构造出半监督训练所需的样本对,以此让模型从无标签的数据中获取到优化所需的梯度。关于半监督学习的具体进展,后面如果有时间,可以单开一篇文章介绍。 (4) 提高模型的鲁棒性 数据增强技术在不严谨的情况下https://www.zhihu.com/question/319291048

8.基于深度强化学习的水面无人艇路径跟踪方法一方面,本发明的策略模型基于柔性演员评论家算法构建,并通过马尔可夫决策过程训练和参数更新,使得能够将深度强化学习算法应用到无人艇运动控制,而这种基于深度强化学习的控制方法不用对无人艇的动力学和环境干扰进行人工显式建模,并且通过参考航向角、实时位姿信息和环境干扰信息等生成的状态值,能够在与环境的交互过程中https://www.xjishu.com/zhuanli/54/202210772926.html/

9.详解5大常用的特征选择方法!腾讯云开发者社区2.4 基于学习模型的特征排序 英文:Model based ranking 这种方法的思路是直接使用你要用的机器学习算法,针对每个单独的特征和响应变量建立预测模型。其实Pearson相关系数等价于线性回归里的标准化回归系数。假如某个特征和响应变量之间的关系是非线性的,可以用基于树的方法(决策树、随机森林)、或者扩展的线性模型等。基于https://cloud.tencent.com/developer/article/1975833

10.基于多任务学习的肝细胞癌分割与病理分化程度预测方法最后,期望本文提出的多任务学习方法能够在HCC分割和病理分化程度预测两个任务上同时获得良好的性能,从而为HCC患者的临床诊断和治疗提供参考借鉴。 1 多任务学习算法 本文提出的多任务学习模型如图1所示,包含分割子网和分类子网。分割子网是一个具有边界感知注意力的U-net变体结构;分类子网的基干网络和分割子网的编码器https://www.cjebm.com/article/10.7507/1001-5515.202208045

11.台风科学研究为防灾减灾强支撑首先设定了13个表征台风尺度的参数,使用5种算法对给出的8种输入方案进行算法模型训练、验证和测试,通过对各算法模型估算性能的评估,确定各参数的最佳估算模型和最优输入方案,之后进行模型优化再训练,最终确定算法模型最优参数。 基于模型构建了1981—2020年西北太平洋的台风尺度精细结构数据集,使用飞机探测报、JTWC最佳路https://www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xqxxw/2011xqxyw/202305/t20230531_5541701.html