最新 最热

Loki: 通过融合基于规则的模型提高基于学习的实时视频自适应的长尾性能

最大化实时视频的体验质量(QoE)是一个长期存在的挑战。传统的视频传输协议以少量确定性规则为代表,难以适应异构、高度动态的现代互联网。新兴的基于学习的算法已经显示出应对这一挑战的潜力。然而,我们的测量研究揭示...

2022-11-07
0

(十一)模仿学习

从之前的讨论看,都是有奖励的。哪怕是上一章的稀疏奖励,其实也有奖励。==假如任何奖励都没有怎么办?==本章介绍的就是这种情况的解决办法。 什么时候任何奖励都没有。其实还挺常见的,以聊天机器人为例,聊的好不好很难定义...

2022-11-04
0

模仿学习与强化学习的结合(原理讲解与ML-Agents实现)「建议收藏」

模仿学习是强化学习的好伙伴,使用模仿学习可以让智能体在比强化学习短得多的时间内得到与人类操作相近的结果,但是这种做法并不能超越人类,而强化学习能够得到远超人类的智能体,但训练时间往往非常漫长。因此我们希望让智...

2022-11-04
0

【学习强化学习】十三、模仿学习介绍[通俗易懂]

模仿学习(imitation learning,IL)又叫做示范学习(learning from demonstration),学徒学习(apprenticeship learning),观察学习(learning by watching)。

2022-11-04
0

自监督学习和无监督学习的区别

无监督学习不依赖任何标签值,通过对数据内在特征的挖掘,找到样本间的关系,比如聚类相关的任务

2022-11-04
1

监督学习、无监督学习、自监督学习和强化学习

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。...

2022-11-04
1

构建你的强化学习AI智能体(微信“跳一跳”)

最近在学习一些关于强化学习的知识。当然仅仅学习理论知识还是不够的,还是需要从实际案例上进行出发,利用强化学习搭建自己的AI智能体。

2022-11-04
0

【Python深度学习之路】-4 监督学习

【Python深度学习之路】-4 监督学习4.1 了解监督学习(分类) 监督学习:根据积累的经验数据对新的数据或将来的数据进行预测,或者进行分类的一种学习方式。 无监督学习:对积累的经验数据中所存在的结构,以及关联性进行分析的...

2022-11-02
0

半监督学习入门基础(一)

半监督学习(SSL)是一种机器学习技术,其中任务是从一个小的带标签的数据集和相对较大的未带标签的数据中学习得到的。SSL的目标是要比单独使用有标记数据训练的监督学习技术得到更好的结果。这是半监督学习系列文章的第...

2022-11-02
1

sklearn库主要模块功能简介

sklearn,全称scikit-learn,是python中的机器学习库,建立在numpy、scipy、matplotlib等数据科学包的基础之上,涵盖了机器学习中的样例数据、数据预处理、模型验证、特征选择、分类、回归、聚类、降维等几乎所有环节,功能十...

2022-11-02
1