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      標簽　>　強化學習

      強化學習

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      文章：225個 瀏覽：11554次 帖子：1個

      強化學習技術

      強化學習的經典基礎性缺陷可能限制它解決很多復雜問題

      這些都是除了從零學習之外的強化學習方法。特別是元學習和零次學習體現了人在學習一種新技能時更有可能的做法，與純強化學習有差別。一個元學習智能體會利用先驗知...

      2018-07-14 標簽：智能體深度學習強化學習 8186 0

      簡述基于神經網絡的抽取式摘要方法

      簡述基于神經網絡的抽取式摘要方法

      將文本摘要建模為序列標注任務的關鍵在于獲得句子的表示，即將句子編碼為一個向量，根據該向量進行二分類任務，例如 AAAI17 中，Nallapati 等人...

      2019-04-01 標簽：神經網絡數據集強化學習 8019 0

      強化學習——老虎機問題是表格型解決方案工具的一種

      把上面這個句子再讀三四遍，你覺得它行得通嗎？如果我們事先已經知道拉下這個拉桿的最大收益是多少，那出于貪婪的目的，我們肯定每次都會選最好的動作，然后使最終...

      2018-06-25 標簽：算法強化學習 7955 0

      Uber提出卷積網絡在坐標變換上的缺陷限制了它的性能提升

      所以為什么網絡很難定位一個像素呢？是因為從小空間到大空間的轉換很困難嗎？如果朝一個方向會不會容易點呢？如果我們訓練卷積網絡將圖像信息轉換成標量坐標，是否...

      2018-07-16 標簽：神經網絡自動駕駛強化學習 7722 0

      分類問題訓練的GAP-CNN在目標定位方面的能力

      在最早提出GAP層的網中網（Network in Network）架構中，最后的最大池化層的輸出傳入GAP層，GAP層生成一個向量，向量的每一項表示分類...

      2018-08-20 標簽：神經網絡圖像分類強化學習 7594 0

      基于模型的學習vs無模型學習

      需要注意的是，這種方法只能應用于偶爾發生的馬爾科夫決策過程。原因是在計算任意返回之前，這一episode就要停止。我們并不在每次動作結束后就更新，而是在...

      2018-11-22 標簽：智能體強化學習 7554 0

      一種能和OpenAI gym相比的環境，用來訓練Unity模擬器中的Donkey Car

      Donkey Car是一種為模型車開源的DIY自動駕駛平臺，它利用一個帶有相機的樹莓派單片機，讓模型車可在賽道上自動駕駛，Donkey Car會學習你的...

      2018-09-16 標簽：計算機視覺自動駕駛強化學習 7541 0

      基于目標圖像的視覺強化學習算法，讓機器人可以同時學習多個任務

      強化學習是一種訓練主體最大化獎勵的學習機制，對于目標條件下的強化學習來說可以將獎勵函數設為當前狀態與目標狀態之間距離的反比函數，那么最大化獎勵就對應著最...

      2018-09-24 標簽：機器人算法強化學習 7309 0

      簡單介紹了強化學習的基本概念

      可一旦你嘗試去觸摸它。哎呦！火把你的手燒傷了（懲罰-1）.你才明白只有與火保持一定距離，才會產生溫暖，才是個好東西，但如果太過靠近的話，就會燒傷自己。

      2018-06-26 標簽：深度學習強化學習TensorFlow 7056 0

      如何賦予機器自主學習的能力,強化學習結構與理論

      如何賦予機器自主學習的能力,強化學習結構與理論

      在任意一個房間里面放置一個智能體，并希望它能走出這棟樓，也可以理解為進入房間5。可以把進入房間5作為最后的目標，并為可以直接到達目標房間的門賦予100的...

      2018-06-25 標簽：深度學習強化學習 7006 0

      基于強化學習的自動碼率調節算法的技術架構與實現要點

      基于強化學習的自動碼率調節算法的技術架構與實現要點

      本文來自愛奇藝資深工程師王亞楠在LiveVideoStackCon2018熱身分享，由LiveVideoStack整理而成。在分享中，王亞楠介紹了自動碼...

      2018-08-02 標簽：算法強化學習 6888 0

      基于強化學習的自動駕駛預測控制技術

      基于強化學習的自動駕駛預測控制技術

      隨著外部傳感、運動規劃和車輛控制等方面取得顯著的成果，自動駕駛汽車的自主創新能夠很好地幫助車輛在預先設定的場景下獨立運行。

      2018-10-08 標簽：自動駕駛強化學習 6736 0

      支撐移動端高性能AI的幕后力量！谷歌提出全新高性能MobileNet V3

      支撐移動端高性能AI的幕后力量！谷歌提出全新高性能MobileNet V3

      這種非線性在保持精度的情況下帶了了很多優勢，首先ReLU6在眾多軟硬件框架中都可以實現，其次量化時避免了數值精度的損失，運行快。這一非線性改變將模型的延...

      2019-05-10 標簽：谷歌強化學習ai技術 6508 0

      介紹用遷移學習處理NLP任務的大致思路

      文本分類是NLP領域重要的部分，它與現實生活中的場景密切相關，例如機器人、語音助手、垃圾或詐騙信息監測、文本分類等等。這項技術的用途十分廣泛，幾乎可以用...

      2018-08-02 標簽：計算機視覺強化學習自然語言處理 6360 0

      一種基于模型的元強化學習算法用于提高快速適應性

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      為了測試這種方法對于環境突變的適應能力，研究人員首先在仿真機器人系統中進行了實驗。研究人員在相同擾動下的環境中多所有主體進行了元訓練，而在主體從未見過的...

      2019-05-10 標簽：機器人算法強化學習 6279 0

      用PopArt進行多任務深度強化學習

      按照以往的做法，如果研究人員要用強化學習算法對獎勵進行剪枝，以此克服獎勵范圍各不相同的問題，他們首先會把大的獎勵設為+1，小的獎勵為-1，然后對預期獎勵...

      2018-09-16 標簽：人工智能智能體強化學習 5987 0

      強化學習中如何高效地與環境互動？如何從經驗中高效學習？

      強化學習中如何高效地與環境互動？如何從經驗中高效學習？

      深度學習中的記憶總是非常有趣，科學家們經歷了千辛萬苦，也很難找到一種結構能打敗經過良好調校的LSTM。但是，人類的記憶機制可不像LSTM。當我們從家開車...

      2018-10-30 標簽：函數深度學習強化學習 5860 0

      如何利用TensorForce框架快速搭建深度強化學習模型

      如果要在具體的應用場景中使用TensorForce就需要根據應用場景手動搭建環境，環境的模板為environment.py [7]，其中最重要的函數是e...

      2019-03-29 標簽：人工智能計算機視覺強化學習 5824 0

      斯坦福提出基于目標的策略強化學習方法——SOORL

      斯坦福提出基于目標的策略強化學習方法——SOORL

      為了達到人類學習的速率，斯坦福的研究人員們提出了一種基于目標的策略強化學習方法——SOORL，把重點放在對策略的探索和模型選擇上。

      2018-06-06 標簽：斯坦福強化學習 5652 0

      AutoML模型壓縮技術，利用強化學習將壓縮流程自動化

      “Cloud AutoML 產品設計讓機器學習的過程變得更簡單，讓即便沒有機器學習經驗的人也可以享受機器學習帶來的益處。盡管AutoML有很大的進步，這...

      2018-09-24 標簽：神經網絡機器學習強化學習 5505 0

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      沙_885 萱萱神 bonbon醬 Eyeee

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