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標簽 > 強化學習
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近幾年來,強化學習在任務導向型對話系統(tǒng)中得到了廣泛的應用,對話系統(tǒng)通常被統(tǒng)計建模成為一個 馬爾科夫決策過程(Markov Decision Proces...
要為一個子任務生成成功策略需要數小時的模擬和優(yōu)化。高計算成本也有好處,這樣一來,最終結果就不是單一的動畫,而是智能體的控制策略,可以處理多種情況,比如不...
強化學習屬于機器學習中的一個子集,它使代理能夠理解在特定環(huán)境中執(zhí)行特定操作的相應結果。目前,相當一部分機器人就在使用強化學習掌握種種新能力。
強化學習(Reinforcement Learning, RL)是一種機器學習方法,它通過與環(huán)境的交互來學習如何做出決策,以最大化累積獎勵。PyTorc...
這次我們在上次的例子中在提升一下,這次我們選用條件生成對抗模型(Conditional Generative Adversarial Networks)...
DeepMind新作AlphaDev----強化學習探索更優(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,因為相對于高級編程語言來說,在匯編指令層級對存儲和寄存器的操作可以更加的靈...
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