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標簽 > 強化學習
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強化學習(Reinforcement Learning, RL)是一種機器學習方法,它通過與環境的交互來學習如何做出決策,以最大化累積獎勵。PyTorc...
機器學習是一種通過給定的數據和經驗,讓計算機系統自動學習并改進性能的方法。它通過構建數學模型和算法,使計算機具備從數據中學習、推斷和預測的能力,而無需明...
DeepMind新作AlphaDev----強化學習探索更優排序算法
AlphaDev 系統直接從 CPU 匯編指令的層面入手去探索更優的排序算法,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...
GPT/GPT-2/GPT-3/InstructGPT進化之路
在預訓練階段,GPT 選擇 transformer 的 decoder 部分作為模型的主要模塊,transformer 是 2017年 google 提...
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)...
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境中執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。
近幾年來,強化學習在任務導向型對話系統中得到了廣泛的應用,對話系統通常被統計建模成為一個 馬爾科夫決策過程(Markov Decision Proces...
奪旗原本是一項廣受歡迎的戶外運動,被廣泛的應用于電子游戲中。在一張給定的地圖中,紅藍雙方保護自己的旗子并搶奪對方旗子,5分鐘時間內,奪旗次數最多的隊伍獲...
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...
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