Jumlah kandungan berkaitan 10000
Aplikasi pembelajaran mesin Golang dalam pembelajaran pengukuhan
Pengenalan Artikel:Pengenalan kepada aplikasi pembelajaran mesin Golang dalam pembelajaran peneguhan Pembelajaran tetulang ialah kaedah pembelajaran mesin yang mempelajari tingkah laku optimum dengan berinteraksi dengan persekitaran dan berdasarkan maklum balas ganjaran. Bahasa Go mempunyai ciri seperti selari, konkurensi dan keselamatan ingatan, memberikan kelebihan dalam pembelajaran pengukuhan. Kes praktikal: Pembelajaran pengukuhan Go Dalam tutorial ini, kami akan menggunakan bahasa Go dan algoritma AlphaZero untuk melaksanakan model pembelajaran pengukuhan Go. Langkah 1: Pasang kebergantungan gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times
2024-05-08
komen 0
514
Isu reka bentuk ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan
Pengenalan Artikel:Masalah reka bentuk ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan memerlukan contoh kod khusus ialah kaedah pembelajaran mesin yang matlamatnya adalah untuk mempelajari cara mengambil tindakan yang memaksimumkan ganjaran terkumpul melalui interaksi dengan persekitaran. Dalam pembelajaran peneguhan, ganjaran memainkan peranan penting Ia merupakan isyarat dalam proses pembelajaran ejen dan digunakan untuk membimbing tingkah lakunya. Walau bagaimanapun, reka bentuk ganjaran adalah masalah yang mencabar, dan reka bentuk ganjaran yang munasabah boleh mempengaruhi prestasi algoritma pembelajaran pengukuhan. Dalam pembelajaran pengukuhan, ganjaran boleh dianggap sebagai ejen berbanding persekitaran
2023-10-08
komen 0
1453
Isu pemilihan algoritma dalam pembelajaran pengukuhan
Pengenalan Artikel:Masalah pemilihan algoritma dalam pembelajaran peneguhan memerlukan contoh kod khusus Pembelajaran peneguhan ialah satu bidang pembelajaran mesin yang mempelajari strategi optimum melalui interaksi antara ejen dan persekitaran. Dalam pembelajaran pengukuhan, memilih algoritma yang sesuai adalah penting untuk kesan pembelajaran. Dalam artikel ini, kami meneroka isu pemilihan algoritma dalam pembelajaran pengukuhan dan menyediakan contoh kod konkrit. Terdapat banyak algoritma untuk dipilih dalam pembelajaran pengukuhan, seperti Q-Learning, DeepQNetwork (DQN), Actor-Critic, dsb. Pilih algoritma yang betul
2023-10-08
komen 0
1203
Bagaimana untuk membina algoritma pembelajaran pengukuhan menggunakan PHP
Pengenalan Artikel:Cara membina algoritma pembelajaran pengukuhan menggunakan PHP Pengenalan: Pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin yang mempelajari cara membuat keputusan yang optimum dengan berinteraksi dengan persekitaran. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara membina algoritma pembelajaran pengukuhan menggunakan bahasa pengaturcaraan PHP dan menyediakan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dengan lebih baik. 1. Apakah algoritma pembelajaran pengukuhan? Algoritma pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin yang mempelajari cara membuat keputusan dengan memerhati maklum balas daripada persekitaran. Tidak seperti algoritma pembelajaran mesin lain, algoritma pembelajaran pengukuhan bukan hanya berdasarkan data sedia ada
2023-07-31
komen 0
714
Teknologi pembelajaran pengukuhan mendalam dalam C++
Pengenalan Artikel:Teknologi pembelajaran pengukuhan mendalam ialah cabang kecerdasan buatan yang telah menarik banyak perhatian Ia telah memenangi pelbagai pertandingan antarabangsa dan juga digunakan secara meluas dalam pembantu peribadi, pemanduan autonomi, kecerdasan permainan dan bidang lain. Dalam proses merealisasikan pembelajaran pengukuhan mendalam, C++, sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan cemerlang, amat penting apabila sumber perkakasan adalah terhad. Pembelajaran peneguhan mendalam, seperti namanya, menggabungkan teknologi daripada dua bidang pembelajaran mendalam dan pembelajaran pengukuhan. Untuk memahami secara ringkas, pembelajaran mendalam merujuk kepada ciri pembelajaran daripada data dan membuat keputusan dengan membina rangkaian neural berbilang lapisan.
2023-08-21
komen 0
1150
Definisi, klasifikasi dan rangka kerja algoritma pembelajaran pengukuhan
Pengenalan Artikel:Pembelajaran pengukuhan (RL) ialah algoritma pembelajaran mesin antara pembelajaran diselia dan pembelajaran tidak diselia. Ia menyelesaikan masalah melalui percubaan dan kesilapan dan pembelajaran. Semasa latihan, pembelajaran pengukuhan mengambil beberapa siri keputusan dan diberi ganjaran atau hukuman berdasarkan tindakan yang dilakukan. Matlamatnya adalah untuk memaksimumkan jumlah ganjaran. Pembelajaran pengukuhan mempunyai keupayaan untuk belajar secara autonomi dan menyesuaikan diri, serta boleh membuat keputusan yang dioptimumkan dalam persekitaran yang dinamik. Berbanding dengan pembelajaran penyeliaan tradisional, pembelajaran pengukuhan lebih sesuai untuk masalah tanpa label yang jelas dan boleh mencapai keputusan yang baik dalam masalah membuat keputusan jangka panjang. Pada terasnya, pembelajaran pengukuhan adalah tentang menguatkuasakan tindakan berdasarkan tindakan yang dilakukan oleh ejen, yang diberi ganjaran berdasarkan kesan positif tindakan mereka terhadap matlamat keseluruhan. Terdapat dua jenis algoritma pembelajaran pengukuhan utama: algoritma pembelajaran berasaskan model dan tanpa model
2024-01-24
komen 0
711
Apakah pembelajaran pengukuhan mendalam dalam Python?
Pengenalan Artikel:Apakah pembelajaran pengukuhan mendalam dalam Python? Pembelajaran Pengukuhan Dalam (DRL) telah menjadi fokus penyelidikan utama dalam bidang kecerdasan buatan sejak beberapa tahun kebelakangan ini, terutamanya dalam aplikasi seperti permainan, robot dan pemprosesan bahasa semula jadi. Pembelajaran pengukuhan dan perpustakaan pembelajaran mendalam berdasarkan bahasa Python, seperti TensorFlow, PyTorch, Keras, dll., membolehkan kami melaksanakan algoritma DRL dengan lebih mudah. Asas teori pembelajaran peneguhan mendalam
2023-06-04
komen 0
1830
Isu reka bentuk fungsi ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan
Pengenalan Artikel:Isu reka bentuk fungsi ganjaran dalam pembelajaran peneguhan Pengenalan Pembelajaran peneguhan ialah kaedah yang mempelajari strategi optimum melalui interaksi antara ejen dan persekitaran. Dalam pembelajaran pengukuhan, reka bentuk fungsi ganjaran adalah penting untuk kesan pembelajaran ejen. Artikel ini akan meneroka isu reka bentuk fungsi ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan dan memberikan contoh kod khusus. Peranan fungsi ganjaran dan fungsi ganjaran sasaran merupakan bahagian penting dalam pembelajaran peneguhan dan digunakan untuk menilai nilai ganjaran yang diperolehi oleh ejen dalam keadaan tertentu. Reka bentuknya membantu membimbing ejen untuk memaksimumkan keletihan jangka panjang dengan memilih tindakan yang optimum.
2023-10-09
komen 0
1750
pembelajaran peneguhan hierarki
Pengenalan Artikel:Pembelajaran Pengukuhan Hierarki (HRL) ialah kaedah pembelajaran pengukuhan yang mempelajari tingkah laku dan keputusan peringkat tinggi secara hierarki. Berbeza daripada kaedah pembelajaran pengukuhan tradisional, HRL menguraikan tugasan kepada berbilang subtugas dan mempelajari strategi tempatan dalam setiap subtugasan, dan kemudian menggabungkan strategi tempatan ini untuk membentuk strategi global. Kaedah pembelajaran hierarki ini boleh mengurangkan kesukaran pembelajaran yang disebabkan oleh persekitaran berdimensi tinggi dan tugas yang kompleks, dan meningkatkan kecekapan dan prestasi pembelajaran. Melalui strategi hierarki, HRL boleh membuat keputusan pada tahap yang berbeza untuk mencapai tingkah laku pintar peringkat lebih tinggi. Pendekatan ini mempunyai aplikasi dalam banyak bidang seperti kawalan robot, permainan dan pemanduan autonomi.
2024-01-22
komen 0
1426
Apakah algoritma pembelajaran pengukuhan dalam Python?
Pengenalan Artikel:Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pembelajaran pengukuhan, sebagai teknologi kecerdasan buatan yang penting, telah digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti sistem kawalan, permainan, dll. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, Python juga menyediakan pelaksanaan banyak algoritma pembelajaran pengukuhan. Artikel ini akan memperkenalkan algoritma pembelajaran tetulang yang biasa digunakan dan ciri-cirinya dalam Python. Q-learningQ-learning ialah algoritma pembelajaran pengukuhan berdasarkan fungsi nilai Ia membimbing strategi tingkah laku dengan mempelajari fungsi nilai, membolehkan ejen memilih dalam persekitaran.
2023-06-04
komen 0
1419
Pembelajaran Mesin: 19 Projek Pembelajaran Pengukuhan (RL) Teratas di Github
Pengenalan Artikel:Pembelajaran pengukuhan (RL) ialah kaedah pembelajaran mesin di mana ejen belajar melalui percubaan dan kesilapan. Algoritma pembelajaran pengukuhan digunakan dalam banyak bidang, seperti permainan, robotik dan kewangan. Matlamat RL adalah untuk menemui strategi yang memaksimumkan jangkaan pulangan jangka panjang. Algoritma pembelajaran pengukuhan secara amnya dibahagikan kepada dua kategori: berasaskan model dan tanpa model. Algoritma berasaskan model menggunakan model persekitaran untuk merancang laluan tindakan yang optimum. Pendekatan ini bergantung pada pemodelan persekitaran yang tepat dan kemudian menggunakan model untuk meramalkan hasil tindakan yang berbeza. Sebaliknya, algoritma bebas model belajar secara langsung daripada interaksi dengan persekitaran tanpa memodelkan persekitaran secara eksplisit. Kaedah ini lebih sesuai untuk situasi di mana model persekitaran sukar diperoleh atau tidak tepat. Sebaliknya, dalam amalan, algoritma pembelajaran tetulang bebas model tidak
2024-03-19
komen 0
940
Bagaimanakah cara menggunakan bahasa Go untuk menjalankan penyelidikan pembelajaran peneguhan mendalam?
Pengenalan Artikel:Pembelajaran Peneguhan Dalam (DeepReinforcementLearning) ialah teknologi canggih yang menggabungkan pembelajaran mendalam dan pembelajaran peneguhan Ia digunakan secara meluas dalam pengecaman pertuturan, pengecaman imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan bidang lain. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang pantas, cekap dan boleh dipercayai, bahasa Go boleh memberikan bantuan untuk penyelidikan pembelajaran pengukuhan yang mendalam. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk menjalankan penyelidikan pembelajaran peneguhan mendalam. 1. Pasang bahasa Go dan perpustakaan berkaitan dan mula menggunakan bahasa Go untuk pembelajaran pengukuhan yang mendalam.
2023-06-10
komen 0
1252
Paradigma baharu untuk pembelajaran pengukuhan luar talian! JD.com & Universiti Tsinghua mencadangkan algoritma pembelajaran yang dipisahkan
Pengenalan Artikel:Algoritma pembelajaran pengukuhan luar talian (RL Luar Talian) ialah salah satu sub-arah pembelajaran pengukuhan yang paling popular. Pembelajaran pengukuhan luar talian tidak berinteraksi dengan persekitaran dan bertujuan untuk mempelajari dasar sasaran daripada data yang direkodkan sebelum ini. Pembelajaran pengukuhan luar talian amat menarik berbanding pembelajaran pengukuhan dalam talian (RL Dalam Talian) di kawasan yang pengumpulan data mahal atau berbahaya, tetapi mungkin terdapat sejumlah besar data (mis., robotik, kawalan industri, pemanduan autonomi). Apabila menggunakan operator penilaian dasar Bellman untuk penilaian dasar, algoritma pembelajaran tetulang luar talian semasa boleh dibahagikan kepada berasaskan RL (x=π) dan berasaskan Tiruan (x=μ) mengikut perbezaan dalam X, di mana π ialah sasaran strategi , μ ialah strategi tingkah laku
2023-04-11
komen 0
1019
Model Transformers+world, bolehkah ia menjimatkan pembelajaran pengukuhan mendalam?
Pengenalan Artikel:Ramai orang tahu bahawa AlphaGo, yang mengalahkan Li Sedol, Ke Jie dan pemain catur antarabangsa terkemuka yang lain, mempunyai sejumlah tiga lelaran. Mereka adalah AlphaGo Lee generasi pertama yang mengalahkan Li Sedol, Master AlphaGo generasi kedua yang mengalahkan Ke Jie. , dan Master AlphaGo generasi kedua yang mengalahkan dua yang pertama Generasi ketiga AlphaGo Zero. Sebab mengapa kemahiran catur AlphaGo boleh meningkat dari generasi ke generasi sebenarnya disebabkan oleh trend yang jelas dalam teknologi AI, iaitu perkadaran pembelajaran pengukuhan yang semakin meningkat. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pembelajaran pengukuhan telah mengalami satu lagi "evolusi". Walau bagaimanapun, kecekapan sampel agen pembelajaran tetulang mendalam adalah rendah, yang sangat mengehadkan penggunaannya dalam masalah praktikal. baru-baru ini
2023-05-04
komen 0
1193
Kaedah untuk mengoptimumkan AB menggunakan pembelajaran peneguhan kecerunan dasar
Pengenalan Artikel:Ujian AB ialah teknik yang digunakan secara meluas dalam eksperimen dalam talian. Tujuan utamanya adalah untuk membandingkan dua atau lebih versi halaman atau aplikasi untuk menentukan versi yang mencapai matlamat perniagaan yang lebih baik. Matlamat ini boleh berupa kadar klikan, kadar penukaran, dsb. Sebaliknya, pembelajaran pengukuhan ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan pembelajaran percubaan dan kesilapan untuk mengoptimumkan strategi membuat keputusan. Pembelajaran peneguhan kecerunan dasar ialah kaedah pembelajaran pengukuhan khas yang bertujuan untuk memaksimumkan ganjaran terkumpul dengan mempelajari dasar yang optimum. Kedua-duanya mempunyai aplikasi yang berbeza dalam mengoptimumkan matlamat perniagaan. Dalam ujian AB, kami menganggap versi halaman yang berbeza sebagai tindakan yang berbeza dan matlamat perniagaan boleh dianggap sebagai penunjuk penting isyarat ganjaran. Untuk mencapai matlamat perniagaan yang maksimum, kita perlu merangka strategi yang boleh dipilih
2024-01-24
komen 0
1001
Fahami pembelajaran pengukuhan dan senario aplikasinya
Pengenalan Artikel:Cara terbaik untuk melatih anjing ialah menggunakan sistem ganjaran untuk memberi ganjaran kepadanya untuk tingkah laku yang baik dan menghukumnya untuk tingkah laku yang buruk. Strategi yang sama boleh digunakan untuk pembelajaran mesin, dipanggil pembelajaran pengukuhan. Pembelajaran pengukuhan ialah satu cabang pembelajaran mesin yang melatih model melalui pembuatan keputusan untuk mencari penyelesaian terbaik kepada masalah. Untuk meningkatkan ketepatan model, ganjaran positif boleh digunakan untuk menggalakkan algoritma mendekati jawapan yang betul, manakala ganjaran negatif boleh diberikan untuk menghukum penyelewengan daripada sasaran. Anda hanya perlu menjelaskan matlamat dan kemudian memodelkan data Model akan mula berinteraksi dengan data dan mencadangkan penyelesaian sendiri tanpa campur tangan manual. Contoh Pembelajaran Pengukuhan Mari kita ambil latihan anjing sebagai contoh Kami menyediakan ganjaran seperti biskut anjing untuk membuat anjing melakukan pelbagai tindakan. Anjing itu akan mengejar ganjaran mengikut strategi tertentu, jadi ia akan mematuhi arahan dan mempelajari tindakan baru, seperti mengemis.
2024-01-22
komen 0
1409
Bagaimana untuk melaksanakan pembelajaran pengukuhan mendalam dan analisis tingkah laku pengguna dalam PHP?
Pengenalan Artikel:Dengan pembangunan berterusan teknologi pembelajaran mendalam, kecerdasan buatan semakin digunakan dalam pelbagai industri. Di antara pelbagai bahasa pengaturcaraan, PHP, sebagai bahasa sebelah pelayan yang popular, juga boleh menggunakan teknologi pembelajaran pengukuhan mendalam untuk analisis tingkah laku pengguna. Pembelajaran mendalam ialah teknologi pembelajaran mesin yang menemui corak dan ketetapan dengan melatih sejumlah besar data. Pembelajaran peneguhan mendalam ialah kaedah yang menggabungkan pembelajaran mendalam dan pembelajaran peneguhan serta digunakan untuk menyelesaikan masalah membuat keputusan yang kompleks. Untuk melaksanakan pembelajaran pengukuhan mendalam dalam PHP, anda perlu menggunakan perpustakaan dan kotak PHP yang berkaitan
2023-05-26
komen 0
1011
Satu lagi revolusi dalam pembelajaran pengukuhan! DeepMind mencadangkan 'penyulingan algoritma': Transformer pembelajaran tetulang pra-latihan yang boleh diterokai
Pengenalan Artikel:Dalam tugas pemodelan jujukan semasa, Transformer boleh dikatakan sebagai seni bina rangkaian saraf yang paling berkuasa, dan model Transformer yang telah terlatih boleh menggunakan gesaan sebagai syarat atau pembelajaran dalam konteks untuk menyesuaikan diri dengan tugas hiliran yang berbeza. Keupayaan generalisasi model Transformer pra-latihan berskala besar telah disahkan dalam pelbagai bidang, seperti pelengkapan teks, pemahaman bahasa, penjanaan imej, dsb. Sejak tahun lepas, terdapat kerja yang relevan membuktikan bahawa dengan menganggap pembelajaran pengukuhan luar talian (RL luar talian) sebagai masalah ramalan jujukan, model itu boleh mempelajari dasar daripada data luar talian. Tetapi pendekatan semasa sama ada mempelajari dasar daripada data yang tidak mengandungi pembelajaran
2023-04-12
komen 0
1860
Adakah terdapat versi komputer Xueqiangguo?
Pengenalan Artikel:Xueqiangguo mempunyai versi komputer, iaitu versi web PC. Xuexueqiangguo ialah platform pembelajaran yang bertanggungjawab di Jabatan Propaganda Jawatankuasa Pusat Parti Komunis China Ia terdiri daripada dua terminal: Pengguna PC dan mudah alih boleh log masuk ke laman web atau mencari dan menyemak imbas melalui enjin carian, dan pengguna mudah alih boleh memuat turun dan menggunakannya secara percuma melalui pelbagai kedai aplikasi mudah alih. Versi PC Xuexueqiangguo mempunyai lebih daripada 180 lajur peringkat pertama dalam 17 bahagian, termasuk "Mempelajari Idea Baharu", "Budaya Pembelajaran" dan "Perspektif Global".
2023-03-02
komen 0
27397