发表评论取消回复
相关阅读
相关 强化学习算法中深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)
深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)是一种结合深度学习和强化学习的算法,用于解决具有高维状态空间和动作空间的复杂任务。它通过将神经网络作为值函
相关 人工智能-强化学习-算法:DQN(Deep Q-Learning Network)【Deep Learning Network + Q-Learning 】
> DQN(Deep Q-Learning Network)可谓是深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的开山之作,是将深度学习与强化学
相关 Deep Reinforcement Learning —— DDPG原理和算法
背景描述 概括来说,RL要解决的问题是:让agent学习在一个环境中的如何行为动作(act), 从而获得最大的奖励值总和(total reward)。 这个奖励值一般与a
相关 Deep Learning学习 之 Deep Learning训练过程
传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 BP算法作为传统训练多层网络的典型算法,实际上对仅含几层网络,该训练方法就已经很不理想。深度结构(涉及多个非线性处理单元
相关 Deep Learning学习 之 Deep learning简介
一、什么是Deep Learning? 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象的分类(对象可是是文档、图像等),首先必须做的事情是如何来表达一个对象,即必须抽取一些特征
相关 NOTE:Deep Reinforcement Learning with a Natural Language Action Space
论文链接:[Deep Reinforcement Learning with a Natural Language Action Space][] 标题:Deep Reinf
相关 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation-关于生成对话的深度强化学习
关于生成对话的深度强化学习 摘要:生成对话的最新神经模型为对话代理提供了很好的前景,但这往往是短视的、每次只预测一句话语从而忽视了它们对之后输出的影响。模拟对话的未来方向的关
相关 Deep Reinforcement Learning 基础知识
文章来源: http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/50580904 Introduction 深度增强学习Dee
相关 Deep Learning
2015年,深度学习三位大牛(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),合作在Nature上发表深度学习的综述性论
相关 Generating Test Input with Deep Reinforcement Learning 论文笔记
[论文地址][Link 1] 摘要 Searchbased Software Testing (SBST)使用metaheuristic algorithms(元启发式
还没有评论,来说两句吧...