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标签 > 强化学习
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强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种机器学习方法,它通过与环境的交互来学习如何做出决策,以最大化累积奖励。PyTorc...
机器学习是一种通过给定的数据和经验,让计算机系统自动学习并改进性能的方法。它通过构建数学模型和算法,使计算机具备从数据中学习、推断和预测的能力,而无需明...
DeepMind新作AlphaDev----强化学习探索更优排序算法
AlphaDev 系统直接从 CPU 汇编指令的层面入手去探索更优的排序算法,因为相对于高级编程语言来说,在汇编指令层级对存储和寄存器的操作可以更加的灵...
GPT/GPT-2/GPT-3/InstructGPT进化之路
在预训练阶段,GPT 选择 transformer 的 decoder 部分作为模型的主要模块,transformer 是 2017年 google 提...
这次我们在上次的例子中在提升一下,这次我们选用条件生成对抗模型(Conditional Generative Adversarial Networks)...
强化学习属于机器学习中的一个子集,它使代理能够理解在特定环境中执行特定操作的相应结果。目前,相当一部分机器人就在使用强化学习掌握种种新能力。
近几年来,强化学习在任务导向型对话系统中得到了广泛的应用,对话系统通常被统计建模成为一个 马尔科夫决策过程(Markov Decision Proces...
夺旗原本是一项广受欢迎的户外运动,被广泛的应用于电子游戏中。在一张给定的地图中,红蓝双方保护自己的旗子并抢夺对方旗子,5分钟时间内,夺旗次数最多的队伍获...
支撑移动端高性能AI的幕后力量!谷歌提出全新高性能MobileNet V3
这种非线性在保持精度的情况下带了了很多优势,首先ReLU6在众多软硬件框架中都可以实现,其次量化时避免了数值精度的损失,运行快。这一非线性改变将模型的延...
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