由于异策略训练，巨大的动作空间和缺乏充分的奖励信号，强化学习（RL）很难直接用于推荐系统（RS）。本文提出一种负采样策略来训练RL，并将其与监督序列学习结合，称为SNQN。并且，利用Actor-Critic的优势扩展上述方法提出SA2C，通过计算...

---- 新智元报道  编辑：武穆【新智元导读】DeepMind的研究团队，通过计算机模拟数十年足球比赛的情况，训练AI学会了熟练地控制数字人形足球运动员，但还仅限于足球网络游戏，不能用于机器人硬件上。今年11月，世界杯又要开赛...

阅读发表在computers & security（CCF-B）上的文章Deep learning for insider threat detection：Review，challenges and opportunities，一篇内部威胁检测的综述，来了解内部威胁检测的历史，挑战以及未来的研究方向。...

---- 新智元报道  编辑：LRS【新智元导读】在DeepMind工作是种什么体验？在DeepMind该如何打怪升级，升职加薪，迎娶白富美，走向人生巅峰？最近DeepMind的一位高级研究员Richard Everett分享了他从实习生转为导师（mentor）的经历，...

机器之心报道编辑：小舟、陈萍Yoshua Bengio 指出的未来方向 GFlowNets 与现有的生成模型有什么关系？生成流网络（GFlowNets）是图灵奖得主 Yoshua Bengio 对 AI 领域未来方向提出的想法。GFlowNets 基于强化学习、深度生成...

---- 新智元报道  编辑：LRS【新智元导读】DeepMind开始称霸强化学习的DQN算法，都有哪些训练技巧？过去十多年里，DeepMind在人工智能的发展中绝对有着重要的地位，从AlphaGo, AlphaZero到AlphaStar，再到如今的AlphaFold 2，每...

---- 新智元报道  编辑：武穆【新智元导读】前一段时间，LeCun曾预言AGI：大模型和强化学习都没出路，世界模型才是新路。但最近，康奈尔大学有研究人员，正试着用Transformers将强化学习与世界模型连接起来。很多人都知道，当年...

强化学习(reinforcement learning.)是指智能系统在与环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题。假设智能系统与环境的互动基于马尔可夫决策过程(Markov decision process).,智能系统能观测到的是与环境互动得...

卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积算子，它通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构造信息特征。之前的大量研究已经研究了这种关系的空间成分，试图通过提高整个特征层次的空间编码质量来增强CNN的代表性。...

强化学习可以按照方法学习策略来划分成基于值和基于策略两种。而在深度强化学习领域将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法，通过经验回放池与目标网络成功的将深度学习算法引入了强化学习算法。其中...