1.AlphaGo背后的秘密——深度增强学习(DRL)前沿算法解析2016年AlphaGo计算机围棋系统战胜顶尖职业棋手李世石,引起了全世界的广泛关注,人工智能进一步被推到了风口浪尖。而其中的深度增强学习算法是AlphaGo的核心,也是通用人工智能的实现关键。本文将带领大家了解深度增强学习的前沿算法思想,领略人工智能的核心奥秘。 前言 https://cloud.tencent.com/developer/article/1144210

2.一种增强深度学习算法鲁棒性的优化方法和系统与流程技术实现要素:本发明旨在解决现有技术中利用训练数据学习得到的模型可能难以适用于测试数据的技术问题,提供一种增强深度学习算法鲁棒性的优化方法和系统。本发明的实施例提供一种增强深度学习算法鲁棒性的优化方法,所述优化方法包括以下步骤:根据预设的卷积核维度对样本数据的卷积核进行特征提取,得到卷积结果;对所述卷积结果https://www.xjishu.com/zhuanli/55/201610542650.html

3.增强学习ReinforcementLearning经典算法梳理1:policyandvalue本文深入探讨了增强学习中的两种经典算法——Policy Iteration和Value Iteration,详细阐述了它们的工作原理、迭代过程以及在策略评估与改进上的区别。文章还提及异步更新的重要性,并介绍了其在深度强化学习中的应用。 摘要由CSDN通过智能技术生成 前言 就目前来看,深度增强学习(DeepReinforcement Learning)中的很多方法都是基https://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582

4.图像增强算法机器学习图像增强算法研究jiecho的技术博客不同于传统的图像增强算法,如线性、非线性变换、图像锐化等只能增强图像的某一类特征,如压缩图像的动态范围,或增强图像的边缘等,Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三方面达到平衡,可以对各种不同类型的图像进行自适应性地增强,在很多方面得到了广泛的应用。https://blog.51cto.com/u_12902/8023281

5.增强学习(一)要怎么做呢? 这时就可以给它设计一个增强学习算法,然后让小鸟不断的进行游戏,如果小鸟撞到柱子了,那就获得-1的回报,否则获得0回报。通过这样的若干次训练,我们最终可以得到一只飞行技能高超的小鸟,它知道在什么情况下采取什么动作来躲避柱子。 增强学习和监督学习的区别是:https://www.jianshu.com/p/7a9f9225e2b2

6.强化学习之父RichardSutton给出一个简单思路,大幅增强所有RL算法但这些强化学习方法仍有改进空间。近日,强化学习之父、阿尔伯塔大学教授 Richard Sutton 的团队低调更新了一篇论文,其中提出了一种新的通用思想 Reward Centering,并称该思想适用于几乎所有强化学习算法。这里我们将其译为「奖励聚中」。 该论文是首届强化学习会议(RLC 2024)的入选论文之一。一作 Abhishek Naik 刚刚从https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_29213147

7.基于深度学习的低照度图像增强算法研究因此,增强低照度图像对后续的目标识别、语义分割等任务有着重要意义。深度学习算法是通过建立类似人脑信息处理机制的网络模型,采取高效的学习策略逐级提取数据特征,拟合复杂的非线性函数。近年来,深度学习算法在图像处理领域得到广泛应用。本文将深度学习应用于低照度图像增强上,提出了三种低照度图像增强算法。针对低照度图像https://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10703-1021819042.htm

8.AlphaZero加强版AlphaTensor问世,发现史上最快矩阵乘法算法例如研究人员提出了一种序列增强学习技术,用于在乳房X光片中使用SVM检测微钙化(MC)簇时提高性能等。ML和模式识别算法对大脑成像有重大影响,从长远来看,ML领域的技术发展和放射学可以互惠互利。深度学习(DL)是ML的一个分支,它处理的是受大脑的生物和功能启发的算法(即ANN)。DL已经迅速成为医学影像领域评估医学图像的https://www.medsci.cn/article/show_article.do?id=97c6e419443f

9.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

10.人工智能产业名词解释机器学习的有关术语。指的是在机器学习或人工智能领域,训练好的机器完成目标工作的过程。 四、人工智能流行应用技术相关名词解释 1.图像识别 利用计算机对图像进行处理、分析和理解,让机器能够识别图像内容的技术,是应用深度学习算法的一种实践应用。 2.增强现实、AR http://www.zbrd.gov.cn/e/action/ShowInfo.php?classid=34&id=10317

11.BoostKit大数据业界趋势鲲鹏大数据组件增强特性和典型配置原生机器学习/图算法深度优化 Spark性能倍级提升 (3)HDFS性能加速 IO智能预取,高效取数 Spark/Hbase性能提升20% 3、鲲鹏BoostKit大数据方案架构及优势 从大数据的发展趋势可以看出,大数据对于计算能力的要求越来越高,需要有更适配大数据技术特征的计算硬件来提供更高的计算能力。TaiShan服务器的鲲鹏916系列处理器提供32核https://developer.huawei.com/consumer/cn/blog/topic/03898238728230088

12.IEEEIV2018丨徐昕:基于机器学习算法的自动驾驶汽车决策与控制三、跟大家介绍一下我们进行的一些研究的成果,也是来自我们大学的,也涉及到自动化学习的算法,用于控制和决策当中,讲到IV讲到控制和离散的状态,以及需要高效的线上学习的速度,这样才能满足表现的需求。 主要就是应用到智能车上的增强学习面对的一些挑战,首先是尾数,尾数过多,如果我们找到最好的表征,必须紧凑型的这种https://mp.ofweek.com/ai/a545673225236

13.2021届计算机科学方向毕业设计(论文)阶段性汇报基于多智能体增强学习的交互式图像分割算法研究 本课题旨在利用强化学习算法,将与人类的不断交互的信息引入到图像分割的过程中,从而实现交互式的图像分割,增加分割的准确率和收敛速度,最终降低分割所需要的标注成本。 目前现已基于开源的ppo强化学习算法进行修改,完成了算法主体部分的代码框架搭建,并且完善了数据处理、https://zhiyuan.sjtu.edu.cn/html/zhiyuan/announcement_view.php?id=3943

14.多模态学习情感计算:动因框架与建议前沿领域进入2010年后,情感计算被广泛应用于教育领域[1],期间各类学习系统利用情感计算技术发展起来,代表性的有情感导学系统(ATS)。该类系统通过采集学习者面部、语音等数据,利用机器学习算法分析与处理情感信息,以识别与反馈情感状态,进而为学习者提供个性化导学策略。此外,学习情感计算也从单模态走向多模态数据融合,其中,深度学https://www.eduwest.com/html/2022/qianyanlingyu_0301/678.html

15.强化学习算法与应用综述(2)构建更智能的强化学习表示与问题表述方式. 关注算法的数学本质, 设计具有可解释性、简单的强化学习策略, 摒弃单纯“调参”手段, 从根源上拓展算法的适用性, 降低算法复杂度, 突破强化学习中探索与应用、稀疏回报和样本效率等核心问题. (3)添加记忆模块, 利用上下文信息增强强化学习的自主学习能力. 在强化学习模型https://c-s-a.org.cn/html/2020/12/7701.html