近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在多个领域取得了巨大的进展。从早期简单的迷宫导航问题到今天 AlphaGo 击败围棋世界冠军，强化学习的潜力得到了充分展现。而随着深度学习的引入，深度强化学习（Deep Reinforcem...
元学习，又称“学习的学习”，是一种让机器在不同任务之间快速适应和泛化的学习方式。传统机器学习模型通常需要大量数据进行训练，并且在遇到新任务时需要重新训练，而元学习的目标是通过在一系列不同但相关的任务上进行训练...
2020年5月, OpenAI发布了GPT-3, 同时发表了论文“Language Models are Few-Shot Learner”《小样本学习者的语言模型》.
在数据如潮的时代，机器学习分类如同一位贴心的向导，引领我们穿梭于信息的海洋。它让数据变得有序，让生活更加智能。从医疗诊断到日常购物，从智能助手到情感分析，分类技术无处不在，温暖着我们的日常。尽管路途偶有挑战，但正是...
在人工智能的广阔领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一个备受瞩目的分支。它通过让智能体（Agent）在环境中进行试错学习，以最大化累积奖励为目标。本文将带您深入探索强化学习算法的魅力与奥秘，并通过一些代码示...
计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策。算法是机器学习的核心，通过算法的构建去优化做出的预测和决策。
强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。这种学习过程涉及到智能体根据当前状态选择动作，环境根据智能体的动作转移状态，并提供即时奖励...
