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
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的一種仿生模擬。深度學(xué)習(xí)在一些應(yīng)用的突破從一個(gè)側(cè)面展示了腦機(jī)理的研究對(duì)于智能技術(shù)發(fā)展的重要性。智能的本質(zhì)來源于腦的工作機(jī)理，我們對(duì)于腦不斷的認(rèn)識(shí)、不斷的理解，應(yīng)用到我們的計(jì)算技術(shù)中，這就是腦啟發(fā)計(jì)算
2017-03-22 17:16:00
前言： 我的目的是想學(xué)習(xí)和了解微電網(wǎng)中逆變器的并聯(lián)控制方法，經(jīng)過一段時(shí)間的查閱文獻(xiàn)，我了解到目前并聯(lián)控制的實(shí)現(xiàn)在文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻次較高的方法是：一種是下垂控制和輸出增加虛擬阻抗的方法，使得輸出阻抗呈感性
2021-07-06 07:22:10
抄收線損管理等工作提供豐富的電網(wǎng)和用戶供電參數(shù)，在各供電公司建立一個(gè)經(jīng)濟(jì)、實(shí)時(shí)、可靠的遠(yuǎn)抄系統(tǒng)是十分必要的。手機(jī)短信是一種基于現(xiàn)代通訊技術(shù)的信息交流手段，由于移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)在我國(guó)城市中已十分發(fā)達(dá)，利用手機(jī)短信來獲取分散而龐大的用戶信息成為可能。
2011-03-07 15:31:41
介紹一種一體化儀表優(yōu)化交換式測(cè)量示例
2021-05-11 07:01:37
本文介紹一種基于虛擬串口的GPS／GSM遠(yuǎn)程定位技術(shù)。
2021-05-25 07:14:20
本文將介紹一種使用WSL來編譯nodemcu固件的方法。
2022-02-15 07:34:55
本文介紹了一種可以高精度的測(cè)量電阻的方法。
2021-05-10 06:38:57
本文介紹一種基于FIFO結(jié)構(gòu)的優(yōu)化端點(diǎn)設(shè)計(jì)方案。
2021-05-31 06:31:35
介紹一種基于分級(jí)的RFID隱私保護(hù)方法
2021-05-26 06:17:01
[導(dǎo)讀] 本文介紹了以LPC2365為核心處理器、嵌入式實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)μC／OS-II下的多串口通信編程方法。對(duì)于固定長(zhǎng)度的短字節(jié)幀數(shù)據(jù)，通過設(shè)置合適的字節(jié)觸發(fā)深度，一次中斷完成數(shù)據(jù)接收任務(wù)；對(duì)于變長(zhǎng)
2021-12-15 09:06:56
介紹一種無線電測(cè)向技術(shù)
2021-05-26 06:40:24
本文介紹了一種汽車無線接入技術(shù)的解決方案。
2021-05-12 06:40:56
多智能體系統(tǒng)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：挑戰(zhàn)、解決方案和應(yīng)用的回顧摘要介紹背景：強(qiáng)化學(xué)習(xí)前提貝爾曼方程RL方法深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：?jiǎn)沃悄荏w深度Q網(wǎng)絡(luò)DQN變體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：多智能體挑戰(zhàn)與解決方案MADRL應(yīng)用結(jié)論和研究
2021-07-12 08:44:43
做是小型的電力系統(tǒng)，具備完整的發(fā)輸配電功能，可實(shí)現(xiàn)用側(cè)可再生能源的安全消納，同時(shí)微網(wǎng)本身還是一個(gè)典型的分布式發(fā)電功能系統(tǒng)，可通過能源之間的調(diào)度，提高終端能源的利用率。也是智能電網(wǎng)發(fā)展的趨勢(shì)。在實(shí)際生活
2018-09-19 14:09:52
微電網(wǎng)的運(yùn)行方式是微電網(wǎng)系統(tǒng)研究的一個(gè)重要方向，有效獲知其實(shí)際的運(yùn)行模式能夠方便后期檢索排查微電網(wǎng)控制系統(tǒng)當(dāng)中的問題。微電網(wǎng)如何運(yùn)行？請(qǐng)看南京研旭新能源有限公司在本文內(nèi)的介紹。 微電網(wǎng)存在兩種典型
2018-09-18 14:30:41
微電網(wǎng)儲(chǔ)能優(yōu)化研究有何意義？微電網(wǎng)有哪些性能？如何去選取一種微電網(wǎng)優(yōu)化算法？什么是粒子群算法？
2021-07-06 06:34:20
) 基于多代理技術(shù)的微電網(wǎng)控制。該方法將計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的多代理技術(shù)應(yīng)用到微電網(wǎng)，代理的自治性、自發(fā)性等特點(diǎn)能夠很好地適應(yīng)和滿足微電網(wǎng)分散控制的要求。微電網(wǎng)作為分布式發(fā)電優(yōu)化集成的一種方式，已經(jīng)成為世界各國(guó)
2018-09-20 11:27:45
等方面。微電網(wǎng)作為分布式發(fā)電優(yōu)化集成的一種方式，已經(jīng)成為世界各國(guó)研究的重點(diǎn)，微電網(wǎng)將在未來占有重要的地位。微電網(wǎng)雖然具有很多優(yōu)點(diǎn)，但在大規(guī)模應(yīng)用之前，還有許多問題需要解決。所以中國(guó)微電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展還將
2018-11-20 08:43:30
深度策略梯度-DDPG,PPO等第一天9:00-12:0014:00-17:00一、強(qiáng)化學(xué)習(xí)概述1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)介紹 2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)與其它機(jī)器學(xué)習(xí)的不同3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)展歷史4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)典型應(yīng)用5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2022-04-21 14:57:39
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報(bào)到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
利用ML構(gòu)建無線環(huán)境地圖及其在無線通信中的應(yīng)用?使用深度學(xué)習(xí)的收發(fā)機(jī)設(shè)計(jì)和信道解碼基于ML的混合學(xué)習(xí)方法，用于信道估計(jì)、建模、預(yù)測(cè)和壓縮 使用自動(dòng)編碼器等ML技術(shù)的端到端通信?無線電資源管理深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2021-07-01 10:49:03
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報(bào)到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-10 13:42:26
的工具和方法，對(duì)推動(dòng)微電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。1、微電網(wǎng)的實(shí)時(shí)仿真是指在仿真過程中，系統(tǒng)的運(yùn)行和響應(yīng)能夠以接近實(shí)時(shí)的速度進(jìn)行模擬和評(píng)估的一種技術(shù)。它可以提供更高的仿真精度和準(zhǔn)確度，使研究人員和工程師
2023-09-26 10:22:11
關(guān)于交直流配電技術(shù)的研究成果并沒有得到實(shí)踐的檢驗(yàn)，還需要不斷完善。因此，交直流微電網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域目前來說還是比較有限的。南京研旭結(jié)合當(dāng)前的技術(shù)背景，研發(fā)生產(chǎn)了面向高校新能源專業(yè)師生群體的交直流微電網(wǎng)控制系統(tǒng)
2018-10-15 10:22:38
關(guān)于交直流配電技術(shù)的研究成果并沒有得到實(shí)踐的檢驗(yàn)，還需要不斷完善。因此，交直流微電網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域目前來說還是比較有限的。南京研旭結(jié)合當(dāng)前的技術(shù)背景，研發(fā)生產(chǎn)了面向高校新能源專業(yè)師生群體的交直流微電網(wǎng)控制系統(tǒng)
2018-10-23 15:14:31
,Deep Learning—遷移學(xué)習(xí)5,Deep Learning—深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)6，深度學(xué)習(xí)的常用模型或者方法深度學(xué)習(xí)交流大群： 372526178 （資料共享，加群備注楊春嬌邀請(qǐng)）
2018-09-05 10:22:34
什么是深度學(xué)習(xí)為了解釋深度學(xué)習(xí)，有必要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型。作為具體示例，讓我們考慮一個(gè)輸入圖像并識(shí)別圖像中對(duì)象類別的示例。這個(gè)例子對(duì)應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類
2023-02-17 16:56:59
相對(duì)成熟的技術(shù)和較好的性價(jià)比，鋰離子電池和鉛炭(酸)電池是目前儲(chǔ)能系統(tǒng)的首選技術(shù)路線。 近日，研究機(jī)構(gòu)EVTank發(fā)布《微電網(wǎng)領(lǐng)域儲(chǔ)能行業(yè)深度分析報(bào)告(2016)》，研究報(bào)告認(rèn)為隨著能源互聯(lián)網(wǎng)
2016-01-20 17:12:18
的清潔能源的推廣應(yīng)用，智能光伏微電網(wǎng)的出現(xiàn)有效滿足這一現(xiàn)實(shí)需求。在本文內(nèi)，南京研旭新能源科技有限公司將會(huì)就光伏微電網(wǎng)的技術(shù)應(yīng)用來做詳細(xì)的介紹。 光伏微電網(wǎng)的特點(diǎn)：光伏微電網(wǎng)指的是，采用光伏發(fā)電作為白天
2018-10-18 11:07:27
分布式的能源供應(yīng)系統(tǒng)。作為多種分布式能源的集大成者，“微電網(wǎng)”技術(shù)具有廣闊的發(fā)展空間和應(yīng)用場(chǎng)景。下面我們以微電網(wǎng)的典型應(yīng)用案例之一，光伏微電網(wǎng)來進(jìn)行重點(diǎn)介紹。在一套完整的光伏微電網(wǎng)系統(tǒng)中，分太陽能作為
2018-09-27 14:33:54
，自適應(yīng)處理技術(shù)； 實(shí)時(shí)分析——數(shù)據(jù)到信息的提升，優(yōu)化運(yùn)行方式?！ 《?、智能微電網(wǎng)兩種運(yùn)行模式 并網(wǎng)模式：正常情況下，智能微電網(wǎng)與常規(guī)配電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行?！ 」聧u模式：當(dāng)檢測(cè)到電網(wǎng)故障或電能質(zhì)量不滿足
2016-01-07 14:13:12
強(qiáng)化學(xué)習(xí)的另一種策略（二）
2019-04-03 12:10:44
在RK3399開發(fā)板上如何去實(shí)現(xiàn)一種人工智能深度學(xué)習(xí)框架呢？
2022-03-07 07:00:05
、監(jiān)控和調(diào)節(jié)不同的資源。智能電網(wǎng)在發(fā)展中國(guó)家的能源支持中也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，因?yàn)樗鼈兛梢酝ㄟ^實(shí)現(xiàn)從一次性方法向電氣化的過渡，為人口稀少的地區(qū)提供電力。定制技術(shù)和增強(qiáng)的數(shù)據(jù)收集有助于提高生活水平
2023-04-06 16:34:25
怎么設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)一個(gè)微電網(wǎng)？
2021-09-29 06:24:59
哪一種類型的電化學(xué)分析法，都必須在一個(gè)化學(xué)電池中進(jìn)行，因此化學(xué)電池的基本原理是各種電化學(xué)方法的基礎(chǔ)。電位法是通過測(cè)量電極電動(dòng)勢(shì)以求得待測(cè)物質(zhì)含量的分析方法。若根據(jù)電極電位測(cè)量值，直接求算待測(cè)物的含量，稱為
2017-10-16 10:06:07
中國(guó)科技論文在線直流微電網(wǎng)控制與仿真杜生輝，劉皓明，丁帥**(河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京 211100 )5摘要：微電網(wǎng)是解決分布式電源并網(wǎng)的有效途徑，但多數(shù)分布式電源發(fā)出的電能需要通過整流逆變
2021-07-12 07:17:27
本文介紹了一種PCB設(shè)計(jì)復(fù)用方法，它是基于Mentor Graphics的印制電路板設(shè)計(jì)工具Board Station進(jìn)行的。
2021-05-06 07:10:13
本文介紹一種三軸正交型傳感器正交性的軟件修正方法。
2021-05-07 06:53:11
技術(shù)等眾多發(fā)展趨勢(shì)為一體的未來電網(wǎng)發(fā)展重要方式。智能電網(wǎng)相較傳統(tǒng)電網(wǎng)的優(yōu)點(diǎn)在于可以針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的各供電節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)的電力調(diào)節(jié)，對(duì)于現(xiàn)在大力提倡并推廣的分布式能源來說無疑是個(gè)好消息。規(guī)?；植际?b class="flag-6" style="color: red">能源電力
2015-07-16 11:17:07
將詳細(xì)介紹微電網(wǎng)多端口能量路由器的重要性和相關(guān)技術(shù)一特、點(diǎn)微。電網(wǎng)多端口能量路由器的概述微電網(wǎng)多端口能量路由器是一種新型的電力電子設(shè)備，它通過先進(jìn)的功率電子變換技
2023-10-18 22:31:53
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 界聲譽(yù)卓著。在此前接受CSDN采訪時(shí)，楊強(qiáng)介紹了他目前的主要工作致力于一個(gè)將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）體系的研究。那么，這個(gè)技術(shù)框架對(duì)工業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用有什么用的實(shí)際意義？在本文中，CSDN結(jié)合楊強(qiáng)的另外一個(gè)身份國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)
2017-10-09 18:23:180 請(qǐng)訂閱2016年《程序員》 盡管監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的深度模型已經(jīng)廣泛被技術(shù)社區(qū)所采用，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)仍舊顯得有些神秘。這篇文章將試圖揭秘
2017-10-09 18:28:430 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 09:33:0024319 
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 09:07:1510856 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 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 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 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 10:56:3717105 
結(jié)合 DL 與 RL 的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成為人工智能界的焦點(diǎn)。
2018-08-09 10:12:435789 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論、自動(dòng)駕駛技術(shù)的現(xiàn)狀以及問題、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛技術(shù)當(dāng)中的應(yīng)用及基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的禮讓自動(dòng)駕駛研究。
2018-08-18 10:19:574854 強(qiáng)化學(xué)習(xí)作為一種常用的訓(xùn)練智能體的方法，能夠完成很多復(fù)雜的任務(wù)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的策略是通過將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)最大化訓(xùn)練的。獎(jiǎng)勵(lì)在智能體之外，各個(gè)環(huán)境中的獎(jiǎng)勵(lì)各不相同。深度學(xué)習(xí)的成功大多是有密集并且有效的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，例如電子游戲中不斷增加的“分?jǐn)?shù)”。
2018-08-18 11:38:573362 強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種非常重要 AI 技術(shù)，它能使用獎(jiǎng)勵(lì)（或懲罰）來驅(qū)動(dòng)智能體（agents）朝著特定目標(biāo)前進(jìn)，比如它訓(xùn)練的 AI 系統(tǒng) AlphaGo 擊敗了頂尖圍棋選手，它也是 DeepMind 的深度
2018-09-03 14:06:302653 直接的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法很有吸引力，它無需過多假設(shè)，而且能自動(dòng)掌握很多技能。由于這種方法除了建立函數(shù)無需其他信息，所以很容易在改進(jìn)后的環(huán)境中重新學(xué)習(xí)技能，例如更換了目標(biāo)物體或機(jī)械手。
2018-09-05 08:54:159616 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 16:18:1521016 針對(duì)提高視覺圖像特征與優(yōu)化控制之間契合度的問題，本文提出一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)械臂視覺抓取控制優(yōu)化方法，可以自主地從與環(huán)境交互產(chǎn)生的視覺圖像中不斷學(xué)習(xí)特征提取，直接地將提取的特征應(yīng)用于機(jī)械臂抓取
2018-12-19 15:23:5922 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 
針對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）層數(shù)過深導(dǎo)致的梯度消失問題，提出一種將密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法。首先，利用密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)中的跨層連接結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像特征的有效提?。蝗缓?，在密集連接
2019-01-23 10:41:513 在一些情況下，我們會(huì)用策略函數(shù)（policy， 總得分，也就是搭建的網(wǎng)絡(luò)在測(cè)試集上的精度（accuracy），通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）這種通用黑盒算法來優(yōu)化。然而，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">強(qiáng)化學(xué)習(xí)本身具有數(shù)據(jù)利用率低的特點(diǎn)，這個(gè)優(yōu)化的過程往往需要大量的計(jì)算資源。
2019-01-28 09:54:224704 近日，Reddit一位網(wǎng)友根據(jù)近期OpenAI Five、AlphaStar的表現(xiàn)，提出“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是否已經(jīng)到達(dá)盡頭”的問題。
2019-05-10 16:34:592313 近年來，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep reinforcement learning）方法在人工智能方面取得了矚目的成就
2019-06-03 14:36:052619 近幾年來，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在任務(wù)導(dǎo)向型對(duì)話系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，對(duì)話系統(tǒng)通常被統(tǒng)計(jì)建模成為一個(gè) 馬爾科夫決策過程（Markov Decision Process）模型，通過隨機(jī)優(yōu)化的方法來學(xué)習(xí)對(duì)話策略。
2019-08-06 14:16:291836 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。
2020-01-30 09:53:005546 
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 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。
2020-01-24 10:46:004734 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 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的筆記資料免費(fèi)下載。
2020-03-10 08:00:000 ）的研究人員聯(lián)合發(fā)表了一篇論文，詳細(xì)介紹了他們構(gòu)建的一個(gè)通過 AI 技術(shù)自學(xué)走路的機(jī)器人。該機(jī)器人結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)兩種不同類型的 AI 技術(shù)，具備直接放置于真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練的條件。
2020-03-17 15:15:301354 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 09:20:403148 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 11:39:405526 訓(xùn)練最新 AI 系統(tǒng)需要驚人的計(jì)算資源，這意味著囊中羞澀的學(xué)術(shù)界實(shí)驗(yàn)室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學(xué)家在單臺(tái)計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練先機(jī)的 AI。2018 年 OpenAI 報(bào)告每 3.4 個(gè)月訓(xùn)練最強(qiáng)大 AI 所需的處理能力會(huì)翻一番，其中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)處理尤為苛刻。
2020-07-29 09:45:38580 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 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 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 化強(qiáng)化學(xué)習(xí)。無模型強(qiáng)仳學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練過程需要大量樣本，當(dāng)采樣預(yù)算不足，無法收集大量樣本時(shí)，很難達(dá)到預(yù)期效果。然而，模型化強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以充分利用環(huán)境模型，降低真實(shí)樣本需求量，在一定程度上提高樣本效率。將以模型化強(qiáng)化學(xué)習(xí)為核心，介紹
2021-04-12 11:01:529 利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)路口信號(hào)控制是智能交通領(lǐng)域的硏究熱點(diǎn)。現(xiàn)有硏究大多利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來全面刻畫交通狀態(tài)以及設(shè)計(jì)有效強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法以解決信號(hào)配時(shí)問題，但這些研究往往忽略了信號(hào)燈狀態(tài)對(duì)動(dòng)作選擇的影響以及
2021-04-23 15:30:5321 目前壯語智能信息處理研究處于起步階段，缺乏自動(dòng)詞性標(biāo)注方法。針對(duì)壯語標(biāo)注語料匱乏、人工標(biāo)注費(fèi)時(shí)費(fèi)力而機(jī)器標(biāo)注性能較差的現(xiàn)狀，提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的壯語詞性標(biāo)注方法。依據(jù)壯語的文法特點(diǎn)和中文賓州
2021-05-14 11:29:3514 壓邊為改善板料拉深制造的成品質(zhì)量，釆用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行拉深過程旳壓邊力優(yōu)化控制。提岀一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與有限元仿真集成的壓邊力控制模型，結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感知能力與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力，進(jìn)行
2021-05-27 10:32:390 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 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無人機(jī)控制律設(shè)計(jì)方法
2021-06-23 14:59:1046 突破.由于融合了深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的表征能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)有效的策略搜索能力,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)人工智能頗有前景的學(xué)習(xí)范式.然而,深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多Agent 系統(tǒng)的研究與應(yīng)用中,仍存在諸多困難和挑戰(zhàn),以StarCraft II 為代表的部分觀測(cè)環(huán)境下的多Agent學(xué)習(xí)仍然很難達(dá)到理想效果.本文簡(jiǎn)要介紹了深度Q
2022-01-18 10:08:011226 
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 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《ESP32上的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí).zip》資料免費(fèi)下載
2022-12-27 10:31:450 本文介紹了強(qiáng)化學(xué)習(xí)與智能駕駛決策規(guī)劃。智能駕駛中的決策規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)將感知模塊所得到的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化成具體的駕駛策略，從而指引車輛安全、穩(wěn)定的行駛。真實(shí)的駕駛場(chǎng)景往往具有高度的復(fù)雜性及不確定性。如何制定
2023-02-08 14:05:161440 優(yōu)化是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵步驟。在這個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系列中，我們將簡(jiǎn)要介紹優(yōu)化問題，然后探討兩種特定的優(yōu)化方法，即拉格朗日乘子和對(duì)偶分解。這兩種方法在機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和圖模型中非常流行。
2023-05-30 16:47:171335 
，可以節(jié)省至多 95% 的訓(xùn)練開銷。 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練通常需要很高的計(jì)算成本，因此對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型進(jìn)行稀疏化處理具有加快訓(xùn)練速度和拓展模型部署的巨大潛力。 然而現(xiàn)有的生成小型模型的方法主要基于知識(shí)蒸餾，即通過迭
2023-06-11 21:40:02356 
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 
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 摘 要：點(diǎn)云分割是點(diǎn)云數(shù)據(jù)理解中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，但傳統(tǒng)算法無法進(jìn)行實(shí)時(shí)語義分割。近年來深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用在點(diǎn)云分割上并取得了重要進(jìn)展。綜述了近四年來基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分割的最新工作，按基本思想分為
2023-07-20 15:23:590 訊維模擬矩陣在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是通過構(gòu)建一個(gè)包含多種環(huán)境信息和動(dòng)作空間的模擬矩陣，來模擬和預(yù)測(cè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)在不同環(huán)境下的表現(xiàn)和效果，從而優(yōu)化控制策略和提高系統(tǒng)的性能
2023-09-04 14:26:36295 
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 11:36:401050 
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