今天论文速递给大家分享四篇NeurIPS2022的文章，第一篇模型训练加速（加快模型训练收敛速度）、文本生成框架COLD（应对不断变化的约束条件）、强化学习QWALE（应对中间过程突发场景）、知识图谱DRAGON（联合文本+知识图谱进行预训练）...

近期很多朋友在边缘计算社区后台留言咨询研究生往边缘计算方向走，该做那些准备之类的问题，然而一百个人有一百种想法，大家看法都不一样。为此，我们邀请国内比较活跃的几个边缘计算相关高校团队来一起回答这些问题。...

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2...

在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！

使用深度学习，我们仍然是习得一个函数f，将输入X映射为输出Y，并使测试数据上的损失最小，就像我们之前那样。回忆一下，在 2.1 节监督学习中，我们的初始“问题陈述”：...

注释：导入gym库，第2行创建CartPole-v0环境，并在第3行重置环境状态。在for循环中进行1000个时间步长(timestep)的控制，第5行刷新每个时间步长环境画面，第6行对当前环境状态采取一个随机动作（0或1），最后第7行循环结束后关闭仿真...

镜像源地址可参考：tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学

【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学

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注意：从环境中获取的状态，有时候叫state，有时候叫observation，这两个其实一个代表全局状态，一个代表局部观测值，在多智能体环境里会有差别，但我们刚开始学习遇到的环境还没有那么复杂，可以先把这两个概念划上等号。...