完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
文章:225個(gè) 瀏覽:11553次 帖子:1個(gè)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用中對(duì)話(huà)系統(tǒng)的用戶(hù)模擬器
近幾年來(lái),強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話(huà)系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用,對(duì)話(huà)系統(tǒng)通常被統(tǒng)計(jì)建模成為一個(gè) 馬爾科夫決策過(guò)程(Markov Decision Proces...
2019-08-06 標(biāo)簽:模擬器強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2187 0
讓強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體像人類(lèi)一樣穿短袖、襯衫等衣服
要為一個(gè)子任務(wù)生成成功策略需要數(shù)小時(shí)的模擬和優(yōu)化。高計(jì)算成本也有好處,這樣一來(lái),最終結(jié)果就不是單一的動(dòng)畫(huà),而是智能體的控制策略,可以處理多種情況,比如不...
2018-11-05 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2098 0
CFA二級(jí)思維導(dǎo)圖分享:機(jī)器學(xué)習(xí)
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,訓(xùn)練模型的算法數(shù)據(jù)集包括:訓(xùn)練樣本(Trainning Sample),檢驗(yàn)樣本(validation sample)、驗(yàn)證樣本(Test...
2020-01-16 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1968 0
一文詳談機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)
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 標(biāo)簽:機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1926 0
RLAIF:一個(gè)不依賴(lài)人工的RLHF替代方案
如圖所示,在RLAIF中,首先使用LLM來(lái)評(píng)估給定的文本和2個(gè)候選回復(fù),然后,這些由LLM生成的偏好數(shù)據(jù)被用來(lái)訓(xùn)練一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型,這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)...
2023-09-08 標(biāo)簽:模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)LLM 1117 0
深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要概念和公式
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類(lèi)用層構(gòu)建的模型。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-03-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法函數(shù) 1115 0
這次我們?cè)谏洗蔚睦又性谔嵘幌?,這次我們選用條件生成對(duì)抗模型(Conditional Generative Adversarial Networks)...
2020-12-10 標(biāo)簽:python強(qiáng)化學(xué)習(xí) 997 0
如何使用 PyTorch 進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning, RL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)如何做出決策,以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。PyTorc...
2024-11-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)pytorch 987 0
一種針對(duì)LLMs簡(jiǎn)單有效的思維鏈解毒方法
考慮到強(qiáng)化學(xué)習(xí)[10]訓(xùn)練大語(yǔ)言模型的困難性,我們從語(yǔ)言建模的角度對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行解毒。已有工作將解毒視為單一的任務(wù),可以實(shí)現(xiàn)從有毒內(nèi)容到無(wú)毒內(nèi)容的直接...
2023-08-21 標(biāo)簽:API語(yǔ)言模型強(qiáng)化學(xué)習(xí) 788 0
DeepMind新作AlphaDev----強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索更優(yōu)排序算法
AlphaDev 系統(tǒng)直接從 CPU 匯編指令的層面入手去探索更優(yōu)的排序算法,因?yàn)橄鄬?duì)于高級(jí)編程語(yǔ)言來(lái)說(shuō),在匯編指令層級(jí)對(duì)存儲(chǔ)和寄存器的操作可以更加的靈...
2023-06-19 標(biāo)簽:算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)DeepMind 785 0
這一次,Google DeepMind 的全新強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng) AlphaDev 發(fā)現(xiàn)了一種比以往更快的哈希算法,這是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一種基本算法,AI ...
2023-06-12 標(biāo)簽:算法模型強(qiáng)化學(xué)習(xí) 697 0
通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略進(jìn)行特征選擇
來(lái)源:DeepHubIMBA特征選擇是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型過(guò)程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務(wù)選擇好的特征,可以提高性能。如果我們處理的是高維數(shù)據(jù)...
2024-06-05 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 621 0
詳解RAD端到端強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練范式
受限于算力和數(shù)據(jù),大語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練的 scalinglaw 已經(jīng)趨近于極限。DeepSeekR1/OpenAl01通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練涌現(xiàn)了強(qiáng)大的推理能力...
2025-02-25 標(biāo)簽:模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)地平線(xiàn) 534 0
編輯推薦廠(chǎng)商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語(yǔ)言教程專(zhuān)題
電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無(wú)刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺(jué) | 無(wú)人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國(guó)民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹(shù)莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |