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標(biāo)簽 > 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
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強(qiáng)化學(xué)習(xí)的經(jīng)典基礎(chǔ)性缺陷可能限制它解決很多復(fù)雜問(wèn)題
這些都是除了從零學(xué)習(xí)之外的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。特別是元學(xué)習(xí)和零次學(xué)習(xí)體現(xiàn)了人在學(xué)習(xí)一種新技能時(shí)更有可能的做法,與純強(qiáng)化學(xué)習(xí)有差別。一個(gè)元學(xué)習(xí)智能體會(huì)利用先驗(yàn)知...
2018-07-14 標(biāo)簽:智能體深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 8185 0
簡(jiǎn)述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽取式摘要方法
將文本摘要建模為序列標(biāo)注任務(wù)的關(guān)鍵在于獲得句子的表示,即將句子編碼為一個(gè)向量,根據(jù)該向量進(jìn)行二分類(lèi)任務(wù),例如 AAAI17 中,Nallapati 等人...
2019-04-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強(qiáng)化學(xué)習(xí) 8016 0
強(qiáng)化學(xué)習(xí)——老虎機(jī)問(wèn)題是表格型解決方案工具的一種
把上面這個(gè)句子再讀三四遍,你覺(jué)得它行得通嗎?如果我們事先已經(jīng)知道拉下這個(gè)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(huì)選最好的動(dòng)作,然后使最終...
2018-06-25 標(biāo)簽:算法強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7954 0
Uber提出卷積網(wǎng)絡(luò)在坐標(biāo)變換上的缺陷限制了它的性能提升
所以為什么網(wǎng)絡(luò)很難定位一個(gè)像素呢?是因?yàn)閺男】臻g到大空間的轉(zhuǎn)換很困難嗎?如果朝一個(gè)方向會(huì)不會(huì)容易點(diǎn)呢?如果我們訓(xùn)練卷積網(wǎng)絡(luò)將圖像信息轉(zhuǎn)換成標(biāo)量坐標(biāo),是否...
2018-07-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7719 0
分類(lèi)問(wèn)題訓(xùn)練的GAP-CNN在目標(biāo)定位方面的能力
在最早提出GAP層的網(wǎng)中網(wǎng)(Network in Network)架構(gòu)中,最后的最大池化層的輸出傳入GAP層,GAP層生成一個(gè)向量,向量的每一項(xiàng)表示分類(lèi)...
2018-08-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7593 0
基于模型的學(xué)習(xí)vs無(wú)模型學(xué)習(xí)
需要注意的是,這種方法只能應(yīng)用于偶爾發(fā)生的馬爾科夫決策過(guò)程。原因是在計(jì)算任意返回之前,這一episode就要停止。我們并不在每次動(dòng)作結(jié)束后就更新,而是在...
2018-11-22 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7552 0
一種能和OpenAI gym相比的環(huán)境,用來(lái)訓(xùn)練Unity模擬器中的Donkey Car
Donkey Car是一種為模型車(chē)開(kāi)源的DIY自動(dòng)駕駛平臺(tái),它利用一個(gè)帶有相機(jī)的樹(shù)莓派單片機(jī),讓模型車(chē)可在賽道上自動(dòng)駕駛,Donkey Car會(huì)學(xué)習(xí)你的...
2018-09-16 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)駕駛強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7537 0
基于目標(biāo)圖像的視覺(jué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,讓機(jī)器人可以同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)
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(lái)說(shuō)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...
2018-09-24 標(biāo)簽:機(jī)器人算法強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7306 0
簡(jiǎn)單介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(huì)產(chǎn)生溫暖,才是個(gè)好東西,但如果太過(guò)靠近的話,就會(huì)燒傷自己。
2018-06-26 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)TensorFlow 7055 0
如何賦予機(jī)器自主學(xué)習(xí)的能力,強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)與理論
在任意一個(gè)房間里面放置一個(gè)智能體,并希望它能走出這棟樓,也可以理解為進(jìn)入房間5??梢园堰M(jìn)入房間5作為最后的目標(biāo),并為可以直接到達(dá)目標(biāo)房間的門(mén)賦予100的...
2018-06-25 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 7003 0
基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)碼率調(diào)節(jié)算法的技術(shù)架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)要點(diǎn)
本文來(lái)自愛(ài)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(dòng)碼...
2018-08-02 標(biāo)簽:算法強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6886 0
基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)控制技術(shù)
隨著外部傳感、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和車(chē)輛控制等方面取得顯著的成果,自動(dòng)駕駛汽車(chē)的自主創(chuàng)新能夠很好地幫助車(chē)輛在預(yù)先設(shè)定的場(chǎng)景下獨(dú)立運(yùn)行。
2018-10-08 標(biāo)簽:自動(dòng)駕駛強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6730 0
支撐移動(dòng)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(yōu)勢(shì),首先ReLU6在眾多軟硬件框架中都可以實(shí)現(xiàn),其次量化時(shí)避免了數(shù)值精度的損失,運(yùn)行快。這一非線性改變將模型的延...
2019-05-10 標(biāo)簽:谷歌強(qiáng)化學(xué)習(xí)ai技術(shù) 6502 0
介紹用遷移學(xué)習(xí)處理NLP任務(wù)的大致思路
文本分類(lèi)是NLP領(lǐng)域重要的部分,它與現(xiàn)實(shí)生活中的場(chǎng)景密切相關(guān),例如機(jī)器人、語(yǔ)音助手、垃圾或詐騙信息監(jiān)測(cè)、文本分類(lèi)等等。這項(xiàng)技術(shù)的用途十分廣泛,幾乎可以用...
2018-08-02 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 6356 0
一種基于模型的元強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法用于提高快速適應(yīng)性
為了測(cè)試這種方法對(duì)于環(huán)境突變的適應(yīng)能力,研究人員首先在仿真機(jī)器人系統(tǒng)中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。研究人員在相同擾動(dòng)下的環(huán)境中多所有主體進(jìn)行了元訓(xùn)練,而在主體從未見(jiàn)過(guò)的...
2019-05-10 標(biāo)簽:機(jī)器人算法強(qiáng)化學(xué)習(xí) 6279 0
用PopArt進(jìn)行多任務(wù)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
按照以往的做法,如果研究人員要用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)進(jìn)行剪枝,以此克服獎(jiǎng)勵(lì)范圍各不相同的問(wèn)題,他們首先會(huì)把大的獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)為+1,小的獎(jiǎng)勵(lì)為-1,然后對(duì)預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)...
2018-09-16 標(biāo)簽:人工智能智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5983 0
強(qiáng)化學(xué)習(xí)中如何高效地與環(huán)境互動(dòng)?如何從經(jīng)驗(yàn)中高效學(xué)習(xí)?
深度學(xué)習(xí)中的記憶總是非常有趣,科學(xué)家們經(jīng)歷了千辛萬(wàn)苦,也很難找到一種結(jié)構(gòu)能打敗經(jīng)過(guò)良好調(diào)校的LSTM。但是,人類(lèi)的記憶機(jī)制可不像LSTM。當(dāng)我們從家開(kāi)車(chē)...
2018-10-30 標(biāo)簽:函數(shù)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5857 0
如何利用TensorForce框架快速搭建深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型
如果要在具體的應(yīng)用場(chǎng)景中使用TensorForce就需要根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景手動(dòng)搭建環(huán)境,環(huán)境的模板為environment.py [7],其中最重要的函數(shù)是e...
2019-03-29 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5821 0
斯坦福提出基于目標(biāo)的策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法——SOORL
為了達(dá)到人類(lèi)學(xué)習(xí)的速率,斯坦福的研究人員們提出了一種基于目標(biāo)的策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法——SOORL,把重點(diǎn)放在對(duì)策略的探索和模型選擇上。
2018-06-06 標(biāo)簽:斯坦福強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5650 0
AutoML模型壓縮技術(shù),利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)將壓縮流程自動(dòng)化
“Cloud AutoML 產(chǎn)品設(shè)計(jì)讓機(jī)器學(xué)習(xí)的過(guò)程變得更簡(jiǎn)單,讓即便沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的人也可以享受機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的益處。盡管AutoML有很大的進(jìn)步,這...
2018-09-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5504 0
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