目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练...

隐马尔可夫模型可以由五个元素来描述：隐含状态，可观测状态，初始状态概率矩阵，（），（）

白交 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI英伟达终于揭晓：H100竟有近13000条电路，是AI设计的？！在最新论文中，他们介绍了如何用深度强化学习agent设计电路的方法。据研究人员称，这种方法还属业内首次。值得一提的是，这篇文章包...

· 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；...

---- 新智元报道  编辑：如願【新智元导读】本文介绍了基于模型的和无模型的两种强化学习。用人类和动物的学习方式进行举例，讲述了两种强化学习类型的起源、区别以及结合。谈到强化学习，很多研究人员的肾上腺素便不受...

---- 新智元报道  编辑：好困 Joey David【新智元导读】LSTM之父、暴脾气大爷Jürgen Schmidhuber又开炮了？这回怼的是LeCun，说最近的新论文是炒了自己20多年前的冷饭，只不过换了种说法而已。图灵奖得主Yann Lecun，作为AI...

---- 新智元报道  作者：吴海旭编辑：好困【新智元导读】近年来，Transformer方兴未艾，但是其内在的二次复杂度阻碍了它在长序列和大模型上的进一步发展。清华大学软件学院机器学习实验室从网络流理论出发，提出任务通用的线...

选自Nvidia机器之心编译随着摩尔定律的放缓，在相同的技术工艺节点上开发能够提升芯片性能的其他技术变得越来越重要。在这项研究中，英伟达使用深度强化学习方法设计尺寸更小、速度更快和更加高效的算术电路，从而为芯片提...

机器之心专栏机器之心编辑部在训练强化学习智能体的时候，你是否为训练速度过慢而发愁？又是否对昂贵的大规模分布式系统加速望而却步？来自 Sea AI Lab 团队的最新研究结果表明，其实鱼和熊掌可以兼得：对于强化学习标准环境 A...

----点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权【导读】LSTM之父、暴脾气大爷Jürgen Schmidhuber又开炮了？这回怼的是LeCun，说最近的新论文是炒了自己20多年前的冷饭，只不过换了种说法而已。图灵奖得...