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强化学习资讯

详谈机器学习及其三大分类

本节概述机器学习及其三个分类（监督学习、非监督学习和强化学习）。首先，与机器学习相关的术语有人工智能（Artificial Intelligence，A...

2020-08-14 标签：人工智能机器学习强化学习 2.5万 0

史上最强棋类AI降临！也是迄今最强的棋类AI——AlphaZero

“尽管MCTS已经成为围棋程序中的标准搜索方法，但迄今为止，几乎没有证据表明它在国际象棋或将棋中有用。”Campbell写道：“DeepMind展示了深...

2018-12-08 标签：AI 强化学习 DeepMind 1.7万 0

萨顿科普了强化学习、深度强化学习，并谈到了这项技术的潜力和发展方向

萨顿在专访中（再次）科普了强化学习、深度强化学习，并谈到了这项技术的潜力，以及接下来的发展方向：预测学习

2017-12-27 标签：强化学习深度强化学习 1.1万 0

OpenAI发布Neural MMO—一个强化学习的大型多智能体游戏环境

其中，持久性和规模化将是探讨的关键属性，但研究者们还需要更好的基准测试环境，在存在大量人口规模和持久性的情况下量化学习进度。这一游戏类型（MMO：大型多...

2019-03-06 标签：人工智能智能体强化学习 1.1万 0

利用计算机视觉、深度强化学习和Unity 3D游戏引擎开发一款自主收集垃圾的机器人

机器人最初不太能分清楚要将哪种物品归为垃圾，后来，通过网络将RBG图像映射到语义分割图，能够有效获得此信息。用数据通过Semantic Segmenta...

2019-03-21 标签：机器人计算机视觉强化学习 1.0万 0

DeepMind终于公开了它联合UCL的“高级深度强化学习课程”！

在深度学习部分，课程简要介绍了神经网络和使用TensorFlow的监督学习，然后讲授卷积神经网络、递归神经网络、端到端并基于能量的学习、优化方法、无监督...

2018-11-26 标签：神经网络强化学习 DeepMind 8587 0

AAAI 2019已经在美国夏威夷拉开了帷幕，AAAI 2019最佳论文公布

有限时域前瞻策略(Finite-horizon lookahead policies)已经在强化学习中得到广泛应用，并取得了令人印象深刻的实证成果。通常...

2019-01-29 标签：人工智能论文强化学习 7381 0

ICLR 2018和ICRA 2018两个会议进行比较

从抽象点的观点来看，这涉及到具有表现力的、可优化的函数家族的能力，例如神经网络。 Minimax优化不是一个新的想法。它已经存在很久了。新的东西是，深度...

2018-07-03 标签：神经网络深度学习强化学习 6806 0

什么是深度强化学习?

不过，深度神经网络系统往往需要大量的训练数据，以及已知答案的带标签样本，才能正常地工作。并且，它们目前尚无法完全模仿人类学习和运用智慧的方式。

2020-08-28 标签：算法强化学习 6583 0

关于AlphaStar你最应该知道的15件事

在PBT中需要多少种不同的agent才能保持足够的多样性，以防止灾难性遗忘？这与agent的数量有多大关系，或者只需要几个agent就可以保持鲁棒性？有...

2019-01-28 标签：AI 强化学习 DeepMind 6544 0

文本生成领域一些常见的模型进行了梳理和介绍

最基础的 Seq2Seq模型包含了三个部分， Encoder、Decoder 以及连接两者的中间状态向量 C，Encoder通过学习输入，将其编码成一...

2020-08-28 标签：模型文本强化学习 6519 0

强化学习之父Richard Sutton总结AI研究“苦涩教训”

人类不会犯这样的错误，因为他们知道停车标志是红色的，限速标志是白色的。CNN 并不知道这一点，因为相机中的像素颜色和物体的实际颜色之间的关系是一种非常复...

2019-03-22 标签：机器人智能体强化学习 6515 0

强化学习泡沫之后，人工智能的终极答案是什么？

结合 DL 与 RL 的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。

2018-08-09 标签：人工智能强化学习 6267 0

人工智能知识树 v1.0是整理了从零到一的学习内容

这份人工智能知识树 v1.0 是整理了从零到一的学习内容，主要包括统计机器学习、深度学习、时间序列、机器视觉、图嵌入/图的表示学习、自然语言处理、强化学...

2019-06-07 标签：人工智能强化学习自然语言处理 5968 0

人工智能的三大技术

毫不夸张地说，2019年人工智能的现状就是强化学习回归的一年。简单介绍一下强化学习，它是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期...

2020-07-11 标签：人工智能强化学习 5300 0

强化学习在自动驾驶的应用

自动驾驶汽车首先是人工智能问题，而强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物。今天人工智能头条给大家介绍强化学习在自动驾驶的一个应用...

2018-07-10 标签：自动驾驶强化学习 5077 0

限制AI技术出口并不能遏制中国发展

人工智能已成为全球科技发展的趋势，各国争相为在这一领域占有一席之地。

2018-11-26 标签：人工智能强化学习 5016 0

畅想机器人的未来,我们与它们又会如何？

人类所做的事情，基本上是发明了一种新的物种，现在我们可能有一点点懊悔。也就是说，如果机器人抢走了我们所有的工作怎么办？毕竟，即使是白领，也不能免受超人工...

2018-06-08 标签：机器人人工智能强化学习 5004 0

人工智能发展的正确方向是什么

神经学家卡尔·弗里斯顿最初将自由能原理用在神经科学，是为了治疗神经疾病以及合理的解释世界，却未想到数学化之后的自由能原理可以应用于人工智能领域，但对于许...

2018-12-28 标签：人工智能强化学习 4600 0

盘点人工智能行业的25大趋势

知名创投研究机构CB Insights调研了25种最大的AI趋势，以确定2019年该技术的下一步趋势，他们根据行业采用率和市场优势评估了每种趋势，并将其...

2019-02-25 标签：人工智能开源强化学习 4595 0

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IoT是Internet of Things的缩写，字面翻译是“物体组成的因特网”，准确的翻译应该为“物联网”。物联网（Internet of Things）又称传感网，简要讲就是互联网从人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成电路，芯体尺寸为32位，程序存储器容量是64KB，需要电压2V~3.6V，工作温度为-40°C ~ 85°C。
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数字隔离技术常用于工业网络环境的现场总线、军用电子系统和航空航天电子设备中，尤其是一些应用环境比较恶劣的场合。数字隔离电路主要用于数字信号和开关量信号的传输。另一个重要原因是保护器件（或人）免受高电压的危害。本文详细介绍了数字隔离器工作原理及特点，选型及应用，各类数字隔离器件性能比较等内容。
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