什么是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)? 眾所周知，人類擅長(zhǎng)解決各種挑戰(zhàn)性的問題，從低級(jí)的運(yùn)動(dòng)控制(如：步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級(jí)的認(rèn)知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:50
1002 
本文提出了一種適用于任意數(shù)據(jù)模態(tài)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。 ? 自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。這些自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法盡管在概念上是通用的，但是在具體操作上是基于特定的數(shù)據(jù)
2023-09-04 10:07:04738 
?機(jī)器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:061161 
人工智能競(jìng)爭(zhēng)，從算法模型的研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動(dòng)的，而監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)）支撐來達(dá)到應(yīng)用的精準(zhǔn)要求。而人工智能發(fā)展更趨
2018-05-11 09:12:0011650 `轉(zhuǎn)一篇好資料機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為三大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)可用于一個(gè)特定的數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集）具有某一屬性（標(biāo)簽），但是其他數(shù)據(jù)沒有標(biāo)簽或者需要預(yù)測(cè)標(biāo)簽的情況。無監(jiān)督學(xué)習(xí)可用
2017-04-18 18:28:36
、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數(shù)學(xué)家所專屬的研究領(lǐng)域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進(jìn)行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
的性能。2.機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究。3.機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分成下面幾種類別：?監(jiān)督學(xué)習(xí)：從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一
2017-06-23 13:51:15
目錄人工智能基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學(xué)習(xí)算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應(yīng)用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集
2021-09-06 08:21:17
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類問題？
2021-06-16 08:09:03
的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)可分為：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)。在這里我們講2種機(jī)器學(xué)習(xí)的常用方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)是從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來推斷一個(gè)功能的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，可分為“回歸”和“分類
2018-07-27 12:54:20
內(nèi)容2:課程一： TensoRFlow入門到熟練：課程二：圖像分類：課程三：物體檢測(cè)：課程四：人臉識(shí)別：課程五：算法實(shí)現(xiàn)：1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN3、強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL4、對(duì)抗性生成
2021-01-10 13:42:26
【深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-17】非監(jiān)督學(xué)習(xí)-Hierarchical clustering 層次聚類-python實(shí)現(xiàn)
2020-04-28 10:07:39
無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，我們沒有目標(biāo)或結(jié)果變量來預(yù)測(cè)。 通常用于不同群體的群體聚類。無監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子：Apriori 算法，K-means。0.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 工作原理： 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement
2018-10-23 14:31:12
強(qiáng)化學(xué)習(xí)在RoboCup帶球任務(wù)中的應(yīng)用_劉飛
2017-03-14 08:00:00
0 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)_李仲年
2017-03-19 19:11:453 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為三個(gè)大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)于有屬性（標(biāo)記）的特定數(shù)據(jù)集（訓(xùn)練集）是非常有效的。無監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)于在給定未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集（目標(biāo)沒有提前指定）上發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)系是非
2017-09-20 11:15:331 機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)是模式識(shí)別。 一部分可以用于預(yù)測(cè)（有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)），另一類直接用于決策（強(qiáng)化學(xué)習(xí)），機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)核心任務(wù)即模式識(shí)別， 我們通?？梢杂媚Ｊ阶R(shí)別來對(duì)我們未來研究的系統(tǒng)進(jìn)行歸類， 并預(yù)測(cè)各種可能的未來結(jié)果。
2017-10-13 10:56:431626 
與監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)不同，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，研究人員通過讓一個(gè)代理與環(huán)境交互來訓(xùn)練模型。當(dāng)代理的行為產(chǎn)生期望的結(jié)果時(shí)，它得到正反饋。例如，代理人獲得一個(gè)點(diǎn)數(shù)或贏得一場(chǎng)比賽的獎(jiǎng)勵(lì)。簡(jiǎn)單地說，研究人員加強(qiáng)了代理人的良好行為。
2018-07-13 09:33:0024321 
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL自提出以來， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點(diǎn)和高度，成為人工智能歷史上一個(gè)新的里程碑。因此，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0027596 薩頓在專訪中（再次）科普了強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并談到了這項(xiàng)技術(shù)的潛力，以及接下來的發(fā)展方向：預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)
2017-12-27 09:07:1510857 針對(duì)路徑規(guī)劃算法收斂速度慢及效率低的問題，提出了一種基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)及人工勢(shì)場(chǎng)的多Agent路徑規(guī)劃算法。首先，將多Agent的運(yùn)行環(huán)境虛擬為一個(gè)人工勢(shì)能場(chǎng)，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)確定每點(diǎn)的勢(shì)能值，它代表最優(yōu)
2017-12-27 14:32:020 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結(jié)合的多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，LS-SVM獲得的最優(yōu)學(xué)習(xí)策略作為L(zhǎng)CS的初始規(guī)則集。LCS通過與環(huán)境的交互，能更快發(fā)現(xiàn)指導(dǎo)多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的規(guī)則，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 問題，對(duì)半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的協(xié)同訓(xùn)練算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于多學(xué)習(xí)器協(xié)同訓(xùn)練模型的人體行為識(shí)別方法．這是一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的識(shí)別算法，該方法首先通過基于Q統(tǒng)計(jì)量的學(xué)習(xí)器差異性度量選擇算法來挑取出協(xié)同訓(xùn)練中基學(xué)習(xí)
2018-01-21 10:41:091 傳統(tǒng)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域占據(jù)著一個(gè)合適的地位。但強(qiáng)化學(xué)習(xí)在過去幾年已開始在很多人工智能計(jì)劃中發(fā)揮更大的作用。
2018-03-03 14:16:563924 and Unsupervised Learning 我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括線性回歸，Logistic回歸，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(jī)。這些算法都有一個(gè)共同點(diǎn)，即給出的訓(xùn)練樣本自身帶有標(biāo)記。比如
2018-05-01 17:43:0012211 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不同于連接主義學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)，主要表現(xiàn)在教師信號(hào)上，強(qiáng)化學(xué)習(xí)中由環(huán)境提供的強(qiáng)化信號(hào)是對(duì)產(chǎn)生動(dòng)作的好壞作一種評(píng)價(jià)
2018-05-30 06:53:001234 在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類不同的學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learning)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervised learning)。
2018-05-07 09:09:0113404 無監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的一類，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。本文介紹用Python進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)的幾種聚類算法，包括K-Means聚類、分層聚類、t-SNE聚類、DBSCAN聚類等。
2018-05-27 09:59:1329728 
Q Learning算法是由Watkins于1989年在其博士論文中提出，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展的里程碑，也是目前應(yīng)用最為廣泛的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。
2018-07-05 14:10:003368 自動(dòng)駕駛汽車首先是人工智能問題，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，是多學(xué)科多領(lǐng)域交叉的一個(gè)產(chǎn)物。今天人工智能頭條給大家介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛的一個(gè)應(yīng)用案例，無需3D地圖也無需規(guī)則，讓汽車從零開始在二十分鐘內(nèi)學(xué)會(huì)自動(dòng)駕駛。
2018-07-10 09:00:294676 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能基本的子領(lǐng)域之一，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架中，智能體通過與環(huán)境互動(dòng)，來學(xué)習(xí)采取何種動(dòng)作能使其在給定環(huán)境中的長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)最大化，就像在上述的棋盤游戲寓言中，你通過與棋盤的互動(dòng)來學(xué)習(xí)。
2018-07-15 10:56:3717106 
而這時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)會(huì)在沒有任何標(biāo)簽的情況下，通過先嘗試做出一些行為得到一個(gè)結(jié)果，通過這個(gè)結(jié)果是對(duì)還是錯(cuò)的反饋，調(diào)整之前的行為，就這樣不斷的調(diào)整，算法能夠學(xué)習(xí)到在什么樣的情況下選擇什么樣的行為可以得到最好的結(jié)果。
2018-08-21 09:18:2519123 
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，有一種叫做「沒有免費(fèi)的午餐」的定理。簡(jiǎn)而言之，它指出沒有任何一種算法對(duì)所有問題都有效，在監(jiān)督學(xué)習(xí)(即預(yù)測(cè)建模)中尤其如此。
2018-08-24 10:51:075514 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種訓(xùn)練主體最大化獎(jiǎng)勵(lì)的學(xué)習(xí)機(jī)制，對(duì)于目標(biāo)條件下的強(qiáng)化學(xué)習(xí)來說可以將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)設(shè)為當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間距離的反比函數(shù)，那么最大化獎(jiǎng)勵(lì)就對(duì)應(yīng)著最小化與目標(biāo)函數(shù)的距離。
2018-09-24 10:11:006779 之前接觸的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法都是單個(gè)智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，但是也有很多重要的應(yīng)用場(chǎng)景牽涉到多個(gè)智能體之間的交互。
2018-11-02 16:18:1521017 根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否有標(biāo)記，機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)大致分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括分類和回歸等，非監(jiān)督學(xué)習(xí)主要包括聚類和頻繁項(xiàng)集挖掘等。
2018-11-10 10:55:593765 Darktrace新網(wǎng)絡(luò)安全公司與劍橋大學(xué)的數(shù)學(xué)家合作，開發(fā)了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)來捕捉內(nèi)部漏洞的工具。它運(yùn)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，查看大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，并找到不遵循典型模式的碎片。這些原始數(shù)據(jù)匯集到60多種不同的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，它們相互競(jìng)爭(zhēng)以發(fā)現(xiàn)異常行為。
2018-11-22 16:01:501099 with experience E（一個(gè)程序從經(jīng)驗(yàn)E中學(xué)習(xí)解決任務(wù)T進(jìn)行某一任務(wù)量度P，通過P測(cè)量在T的表現(xiàn)而提高經(jīng)驗(yàn)E（另一種定義：機(jī)器學(xué)習(xí)是用數(shù)據(jù)或以往的經(jīng)驗(yàn)，以此優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)。） 不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：主要討論監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)
2018-12-03 17:12:01401 OpenAI 近期發(fā)布了一個(gè)新的訓(xùn)練環(huán)境 CoinRun，它提供了一個(gè)度量智能體將其學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)活學(xué)活用到新情況的能力指標(biāo)，而且還可以解決一項(xiàng)長(zhǎng)期存在于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的疑難問題——即使是廣受贊譽(yù)的強(qiáng)化算法在訓(xùn)練過程中也總是沒有運(yùn)用監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)。
2019-01-01 09:22:002122 
無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種用于在數(shù)據(jù)中查找模式的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。無監(jiān)督算法給出的數(shù)據(jù)不帶標(biāo)記，只給出輸入變量(X)，沒有相應(yīng)的輸出變量。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，算法自己去發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有趣的結(jié)構(gòu)。
2019-01-21 17:23:003915 就目前來看，半監(jiān)督學(xué)習(xí)是一個(gè)很有潛力的方向。
2019-06-18 17:24:142249 在谷歌最新的論文中，研究人員提出了“非政策強(qiáng)化學(xué)習(xí)”算法OPC，它是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一種變體，它能夠評(píng)估哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型將產(chǎn)生最好的結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，OPC比基線機(jī)器學(xué)習(xí)算法有著顯著的提高，更加穩(wěn)健可靠。
2019-06-22 11:17:083374 以機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)為例，監(jiān)督學(xué)習(xí)是從一組帶有標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
2019-07-04 15:31:49303 在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，機(jī)器在標(biāo)記數(shù)據(jù)的幫助下進(jìn)行訓(xùn)練，即帶有正確答案標(biāo)記的數(shù)據(jù)。而在無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型自主發(fā)現(xiàn)信息進(jìn)行學(xué)習(xí)。與監(jiān)督學(xué)習(xí)模型相比，無監(jiān)督模型更適合于執(zhí)行困難的處理任務(wù)。
2019-09-20 15:01:302999 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2020-01-30 09:29:002924 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)非常適合實(shí)現(xiàn)自主決策，相比之下監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)則無法獨(dú)立完成此項(xiàng)工作。
2019-12-10 14:34:571092 惰性是人類的天性，然而惰性能讓人類無需過于復(fù)雜的練習(xí)就能學(xué)習(xí)某項(xiàng)技能，對(duì)于人工智能而言，是否可有基于惰性的快速學(xué)習(xí)的方法？本文提出一種懶惰強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。
2020-01-16 17:40:00745 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是人工智能（AI）的子集，它試圖以幾種不同的方式從數(shù)據(jù)集“學(xué)習(xí)”，其中包括監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2020-03-14 10:50:01564 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)是近年才發(fā)展起來的反欺詐手法。目前國內(nèi)反欺詐金融服務(wù)主要是應(yīng)用黑白名單、有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來實(shí)現(xiàn)。
2020-05-01 22:11:00861 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過對(duì)未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個(gè)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-05-16 09:20:403150 深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過對(duì)未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及學(xué)習(xí)得到一個(gè)最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種快速、高效且不可替代的學(xué)習(xí)算法。
2020-06-13 11:39:405529 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的好處之一是，它不需要監(jiān)督學(xué)習(xí)必須經(jīng)歷的費(fèi)力的數(shù)據(jù)標(biāo)記過程。但是，要權(quán)衡的是，評(píng)估其性能的有效性也非常困難。相反，通過將監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的輸出與測(cè)試數(shù)據(jù)的實(shí)際標(biāo)簽進(jìn)行比較，可以很容易地衡量監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的準(zhǔn)確性。
2020-07-07 10:18:365308 來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)傳統(tǒng)的算法包括決策樹、聚類、貝葉斯分類等。從學(xué)習(xí)方法上來分可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
2020-07-26 11:14:4410904 近期，有不少報(bào)道強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在 GO、Dota 2 和 Starcraft 2 等一系列游戲中打敗了專業(yè)玩家的新聞。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)類型，能夠在電子游戲、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛等復(fù)雜應(yīng)用中運(yùn)用人工智能。
2020-07-27 08:50:15715 Viet Nguyen就是其中一個(gè)。這位來自德國的程序員表示自己只玩到了第9個(gè)關(guān)卡。因此，他決定利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)AI算法來幫他完成未通關(guān)的遺憾。
2020-07-29 09:30:162429 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有種說法叫做“世上沒有免費(fèi)的午餐”，簡(jiǎn)而言之，它是指沒有任何一種算法能在每個(gè)問題上都能有最好的效果，這個(gè)理論在監(jiān)督學(xué)習(xí)方面體現(xiàn)得尤為重要。
2020-07-31 16:06:10854 
本節(jié)概述機(jī)器學(xué)習(xí)及其三個(gè)分類（監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)）。首先，與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的術(shù)語有人工智能（Artificial Intelligence，AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，這里對(duì)這些術(shù)語進(jìn)行簡(jiǎn)單的整理。
2020-08-14 12:24:4723092 
導(dǎo)讀 最基礎(chǔ)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念，給大家一個(gè)感性的認(rèn)識(shí)。 半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，其中任務(wù)是從一個(gè)小的帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集和相對(duì)較大的未帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到的。SSL的目標(biāo)是要比單獨(dú)
2020-11-02 16:08:142344 有趣的方法，用來解決機(jī)器學(xué)習(xí)中缺少標(biāo)簽數(shù)據(jù)的問題。SSL利用未標(biāo)記的數(shù)據(jù)和標(biāo)記的數(shù)據(jù)集來學(xué)習(xí)任務(wù)。SSL的目標(biāo)是得到比單獨(dú)使用標(biāo)記數(shù)據(jù)訓(xùn)練的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型更好的結(jié)果。這是關(guān)于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的系列文章的第2部分，詳細(xì)介紹了一些基本的SSL技
2020-11-02 16:14:552651 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)子集，它使代理能夠理解在特定環(huán)境中執(zhí)行特定操作的相應(yīng)結(jié)果。目前，相當(dāng)一部分機(jī)器人就在使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)掌握種種新能力。
2020-11-06 15:33:491552 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程，羅列了幾個(gè)主要流程和關(guān)鍵要素；繼而展開介紹機(jī)器學(xué)習(xí)主要的算法框架，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和常用的降維，特征選擇算法等；最后在業(yè)務(wù)實(shí)踐的過程中，給出了一個(gè)可行的項(xiàng)目管理流程，可供參考。
2020-11-12 10:28:4810451 為什么半監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的未來。 監(jiān)督學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的第一種學(xué)習(xí)類型。從它的概念開始，無數(shù)的算法，從簡(jiǎn)單的邏輯回歸到大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都已經(jīng)被研究用來提高精確度和預(yù)測(cè)能力。 然而，一個(gè)重大突破
2020-11-27 10:42:073610 監(jiān)督學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的第一種學(xué)習(xí)類型。從它的概念開始，無數(shù)的算法，從簡(jiǎn)單的邏輯回歸到大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都已經(jīng)被研究用來提高精...
2020-12-08 23:32:541096 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的產(chǎn)物，它集成了深度學(xué)習(xí)在視覺等感知問題上強(qiáng)大的理解能力，以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力，實(shí)現(xiàn)了...
2020-12-10 18:32:50374 RLax（發(fā)音為“ relax”）是建立在JAX之上的庫，它公開了用于實(shí)施強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體的有用構(gòu)建塊。。報(bào)道：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室作者：DeepRL ...
2020-12-10 18:43:23499 本文主要介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)型對(duì)話上的應(yīng)用，兩者的結(jié)合點(diǎn)主要是將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于任務(wù)型對(duì)話的策略學(xué)習(xí)上來源：騰訊技術(shù)工程微信號(hào)
2020-12-10 19:02:45781 幾乎所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都?xì)w結(jié)為求解最優(yōu)化問題。有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練時(shí)通過優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)而得到模型，然后用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通常通過優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)函數(shù)完成數(shù)據(jù)降維或聚類。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練
2020-12-26 09:52:103816 
高成本的人工標(biāo)簽使得弱監(jiān)督學(xué)習(xí)備受關(guān)注。seed-driven 是弱監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一種常見模型。該模型要求用戶提供少量的seed words，根據(jù)seed words對(duì)未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成偽標(biāo)簽，增加
2021-01-18 16:04:272657 機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等。監(jiān)督學(xué)習(xí)是先用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集合學(xué)習(xí)得到一個(gè)模型，然后再使用這個(gè)模型對(duì)新的標(biāo)本進(jìn)行預(yù)測(cè)。格物斯坦認(rèn)為：帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取
2021-03-12 16:01:272908 聚類算法，迭代地從數(shù)據(jù)集中篩選出多個(gè)中心點(diǎn)，以每個(gè)中心點(diǎn)為簇中心進(jìn)行局部聚類，并以中心點(diǎn)為頂點(diǎn)構(gòu)建圖，實(shí)現(xiàn)基于LGC的半監(jiān)督學(xué)習(xí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化后的LGC方法在D31、 Aggregation等數(shù)據(jù)集上具有較好的魯棒性，在標(biāo)注正確率
2021-03-11 11:21:5721 自監(jiān)督學(xué)習(xí)讓 AI 系統(tǒng)能夠從很少的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)，這樣才能識(shí)別和理解世界上更微妙、更不常見的表示形式。
2021-03-30 17:09:355596 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ Reinforcement learning，RL）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列的第三種學(xué)習(xí)范式，通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)，最終將累積收益最大化。常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分為
2021-04-08 11:41:5811 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）作為機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分攴，在 Alphago擊敗人類后受到了廣泛關(guān)注。DRL以種試錯(cuò)機(jī)制與環(huán)境進(jìn)行交互，并通過最大化累積獎(jiǎng)賞最終得到最優(yōu)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模型
2021-04-12 11:01:529 當(dāng)機(jī)器人遇見強(qiáng)化學(xué)習(xí)，會(huì)碰出怎樣的火花？ 一名叫 Cassie 的機(jī)器人，給出了生動(dòng)演繹。 最近，24 歲的中國南昌小伙李鐘毓和其所在團(tuán)隊(duì)，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)教 Cassie 走路 ，目前它已學(xué)會(huì)蹲伏走路
2021-04-13 09:35:092164 
一種新型的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2021-06-23 10:42:4736 多Agent 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述 來源：《自動(dòng)化學(xué)報(bào)》，作者梁星星等 摘 要?近年來,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Deep reinforcement learning,DRL) 在諸多復(fù)雜序貫決策問題中取得巨大
2022-01-18 10:08:011226 
監(jiān)督學(xué)習(xí)|機(jī)器學(xué)習(xí)| 集成學(xué)習(xí)|進(jìn)化計(jì)算| 非監(jiān)督學(xué)習(xí)| 半監(jiān)督學(xué)習(xí)| 自監(jiān)督學(xué)習(xí)|?無監(jiān)督學(xué)習(xí)| 隨著人工智能、元宇宙、數(shù)據(jù)安全、可信隱私用計(jì)算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的快速發(fā)展，自監(jiān)督學(xué)習(xí)脫穎而出，致力于
2022-01-20 10:52:104518 
自監(jiān)督學(xué)習(xí)的流行是勢(shì)在必然的。在各種主流有監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)都做到很成熟之后，數(shù)據(jù)成了最重要的瓶頸。從無標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有效信息一直是...
2022-01-26 18:50:171 融合零樣本學(xué)習(xí)和小樣本學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述 來源：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》，作者潘崇煜等 摘 要:?深度學(xué)習(xí)模型嚴(yán)重依賴于大量人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)，使得其在數(shù)據(jù)缺乏的特殊領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用嚴(yán)重受限。面對(duì)數(shù)據(jù)缺乏
2022-02-09 11:22:371731 
一種基于偽標(biāo)簽半監(jiān)督學(xué)習(xí)的小樣本調(diào)制識(shí)別算法 來源：《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》，作者史蘊(yùn)豪等 摘 要：針對(duì)有標(biāo)簽樣本較少條件下的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別問題，提出了一種基于偽標(biāo)簽半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的小樣本調(diào)制方式分類
2022-02-10 11:37:36627 源自：AI知識(shí)干貨 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對(duì)一個(gè)問題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會(huì)考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個(gè)不錯(cuò)
2022-08-22 09:57:331446 
當(dāng)使用監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)對(duì)大量高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)(Labeled Data)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會(huì)產(chǎn)生有競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果。例如，根據(jù)Paperswithcode網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)
2022-10-18 16:28:03939 來源：DeepHub IMBA 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和概念簡(jiǎn)介（無模型、在線學(xué)習(xí)、離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)等） 機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分為三個(gè)分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL) ： 關(guān)注在給
2022-12-20 14:00:02828 作者：Siddhartha Pramanik 來源：DeepHub IMBA 目前流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。這些算法
2023-02-03 20:15:06747 根據(jù)有無標(biāo)簽，監(jiān)督學(xué)習(xí)可分類為：傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)（Traditional Supervised Learning）、非監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）、半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-supervised Learning）。
2023-04-18 16:26:13630 強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，專注于決策過程。與其他形式的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型通過與環(huán)境交互并以獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰的形式接收反饋來學(xué)習(xí)。
2023-06-09 09:23:23355 3．機(jī)器學(xué)習(xí)谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊在一封致股東信中，把機(jī)器學(xué)習(xí)譽(yù)為人工智能和計(jì)算的真正未來，可想而知機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能研究領(lǐng)域的重要地位。機(jī)器學(xué)習(xí)的方式包括有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2022-03-22 09:50:11470 
來源：DeepHubIMBA強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和概念簡(jiǎn)介（無模型、在線學(xué)習(xí)、離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分為三個(gè)分支:監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)(SL)：關(guān)注在給定標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)
2023-01-05 14:54:05419 
作者：SiddharthaPramanik來源：DeepHubIMBA目前流行的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法包括Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN和TRPO。這些算法已被用于在游戲
2023-02-06 15:06:38665 摘要：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)過程中通常采用預(yù)定義搜索行為，其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一，導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)精確度較低。為此，在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上，提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020 了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26638 的區(qū)別。 1. 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)是指通過數(shù)據(jù)使機(jī)器能夠自動(dòng)地學(xué)習(xí)和改進(jìn)性能的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，它通過一系列的訓(xùn)練樣本，讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而得出預(yù)測(cè)或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:11:402734 機(jī)器學(xué)習(xí)算法匯總 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類 機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過分析和識(shí)別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測(cè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是什么?機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn)? 機(jī)器學(xué)習(xí)算法總結(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)的算法。它能夠從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，進(jìn)而對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、聚類等任務(wù)。通過
2023-08-17 16:11:50939 機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門 機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)比 機(jī)器學(xué)習(xí)算法入門、介紹和對(duì)比 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的普及，越來越多的人想要了解和學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在這篇文章中，我們將會(huì)簡(jiǎn)單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本概念
2023-08-17 16:27:15569 有許多不同的類型和應(yīng)用。根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)類型，可以將其分為幾種不同的算法類型。本文將介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的算法類型以及分類算法和預(yù)測(cè)算法。 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法類型 1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 在監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中，已知標(biāo)記數(shù)據(jù)和相應(yīng)的輸出
2023-08-17 16:30:111245 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)編碼器 、稀疏編碼等屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2023-10-09 10:23:42303 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的方式之一，它與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列，是三種機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法之一。 在圍棋上擊敗世界第一李世石的 AlphaGo、在《星際爭(zhēng)霸2》中以 10：1 擊敗了人類頂級(jí)職業(yè)玩家
2023-10-30 11:36:401051 
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