今天，人工智能(AI)已经经历了令人印象深刻的进步。根据机器逻辑独立执行智能任务的能力，人工智能可以分为三个不同的层次:
DQN算法是一种深度强化学习算法（Deep Reinforcement Learning，DRL），DQN算法是深度学习（Deep Learning）与强化学习（Reinforcement learning）结合的产物，利用深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，实现了从感知到动作的端到端（E...
提到强化学习，似乎总给人一种难以训练且难以落地的感觉。但是听大佬说，企业里强化学习推荐系统(RLRS)落地的例子其实已经有不少，不过一般都没有公开细节。现有公开且知名的RLRS技术分享有：...
为了帮助大家理清机器学习的知识脉络，建立整体的知识结构，2018年SIGAI推出过机器学习算法地图，纸质版和电子版的阅读量超过10万。两年之后，我们对算法地图进行了优化升级，使得它的结构更为合理清晰，内容更为简洁。下面先看...
域偏移（Domain shift）是指在一个源域中训练的模型在应用于具有不同统计量的目标域时表现不佳的问题。领域泛化（Domain Generalization, DG）技术试图通过产生模型来缓解这一问题，通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。...
今天给大家介绍的是美国橡树岭国家实验室的Andrew E. Blanchard等人于2021.2.23发表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。药物发现的过程涉及...
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的...
目前，深度强化学习（DRL）技术在游戏等领域已经取得了巨大的成功，同时在量化投资中的也取得了突破性进展，为了训练一个实用的DRL 交易agent，决定在哪里交易，以什么价格交易以及交易的数量，这是一个具有挑战性的问题，那么强化学习...
