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强化学习与深度学习

AI视觉芯片模组 UCVM

...模组是专业的计算机视觉嵌入式芯片模组,内嵌基于深度学习的算法,为硬件集成厂商提供二次开发能力。可广泛集成到不同设备,如平板,手持机,摄像头等完整智能硬件中,支持安防、园区、交通、工业、能源等复杂环境下...

强化学习与深度学习问答精选

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 1151人阅读

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?

回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903

XboxYan | 2165人阅读

从零开始,如何学习数据挖掘?

回答:这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点:数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLA...

LoftySoul | 1001人阅读

AI与云计算融合是下一个科技趋势吗?

回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一,但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的,只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料:2014年,Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图,算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大,容量为来...

chengtao1633 | 654人阅读

零基础学习测试可以吗?哪个方向适合自己转行学习?

回答:在互联网时代,web软件开发是IT行业里非常重要的一个分支。目前已经发展到了web 2.0,使得用户和互联网有着非常紧密的关系,未来web 3.0和web4.0时代,将会给世界带来更大的创新,所以学习web开发,将是一个很有前途的发展方向。1、目前流行的web开发语言web开发分为前端和后端开发,前端开发所需要的知识包括Html、CSS和JavaScript等,这些技术掌握起来比较容易,但是内容比...

zilu | 730人阅读

想学习软件测试跟数据库,该怎么学习?

回答:随着互联网技术的不断发展,软件测试岗位受到了更多的关注,软件测试岗位的上升空间和薪资待遇也得到了明显的提升,而且软件测试人才目前处于比较短缺的状态。数据库相关技术一直是软件技术的重要组成部分,尤其在当下的大数据时代更是如此。因此,学习软件测试和数据库技术是不错的选择。学习软件测试和数据库技术,可以按照以下步骤进行:第一:学习编程语言。今天的软件测试岗位的技术含量已经比较高了,对于大部分专业的测试人...

itvincent | 680人阅读

强化学习与深度学习精品文章

  • DeepMind、MIT等27位重磅论文,图网络让深度学习也能因果推理

    ...uctive bias for physical construction in humans and machines)关系深度强化学习(Relational Deep Reinforcement Learning)关系RNN(Relational Recurrent Neural Networks)论文比较多,但如果说有哪篇论文最值得看,那么一定选这篇——《关系归纳偏置、深度...

    Wuv1Up 评论0 收藏0
  • 深度强化学习:基于像素的乒乓游戏

    这是一篇早就应该写的关于强化学习的文章。强化学习现在很火!你可能已经注意到计算机现在可以自动(从游戏画面的像素中)学会玩雅达利(Atari)游戏[1],它们已经击败了围棋界的世界冠军,四足机器人学会了奔跑和跳跃...

    hikui 评论0 收藏0
  • 利用遗传算法优化神经网络:Uber提出深度学习训练新方式

    ...别上玩 Atari 游戏;而且,它能在许多游戏中比现代深度强化学习(RL)算法(例如 DQN 和 A3C)或进化策略(ES)表现得更好,同时由于更好的并行化能达到更快的速度。这个结果非常出乎意料:遗传算法并非基于梯度进行计算,...

    AlienZHOU 评论0 收藏0
  • 邓力:如何把深度强化学习用于BOT开发

    ...年发展起来的深度学习,特别是过去一年半里产生的深度强化学习(RL),高效利用了日益增加的数据和计算资源,提高我们为世界环境和所有与我们生活相关的应用领域建立计算模型的能力。 在机器学习技术中,RL具有鲜明的...

    cnsworder 评论0 收藏0
  • 90年代的兴衰——强化学习递归神经网络

    ...速了解一下它们如何被用于机器学习的第三个分支领域:强化学习。正规解释强化学习需要很多数学符号,不过,它也有一个很容易加以非正式描述的目标:学会做出好决定。给定一些理论代理(比如,一个小软件),让代理能...

    rozbo 评论0 收藏0
  • GAN作者 Ian Goodfellow 最新论文:对神经网络策略的对抗性攻击

    ...种对抗样本已经有了充分研究。论文中,我们证明了对于强化学习中的神经网络策略,对抗性攻击依然有效。我们特别论证了,现有的制作样本的技术可以显著降低训练策略在测试时的性能。我们的威胁模型认为对抗攻击会为神...

    2450184176 评论0 收藏0
  • Jeff Dean「Hot Chips 2017」演讲:AI对计算机系统设计的影响

    ...们可以将模型分割为四部分,运行在四个 GPU 上。高性能强化学习模型通过强化学习训练的 Placement 模型将图(graph)作为输入,并且将一组设备、输出设备作为图中的节点。在 Runtime 中,给定强化学习的奖励信号而度量每一步的...

    explorer_ddf 评论0 收藏0
  • DeepMind-深度学习: AI革命及其前沿进展

    ...络从数据中学习神经编程编译器人工智能前沿7大热点:强化学习元学习模仿学习机器人概念与抽象感知与意识因果推理强化学习框架AlphaZero模仿:帮助我们在强化学习中解决探索模仿人学习非常重要:翻译、语音模型,通用协...

    why_rookie 评论0 收藏0
  • 肯定不用 10000 小时!想入门深度学习,在这里只用 1 千小时……

    ...师的套路对计算机进行训练,并使其通过与自己对弈得到强化。本文中,我们讲介绍一种全新的仅需要自我强化深度学习算法,从而使得计算机在训练时不需要借助人类对弈数据和人为指导修正。AlphaGo 成为了她自己的老师:我...

    CoderBear 评论0 收藏0
  • 关于增强学习你应该了解的五件事儿

    ...了学习资源,对于初学者而言可以将其作为入门指南。 强化学习(Reinforcement Learning)是当前最热门的研究课题之一,它在AlphaGo中大放光彩,同时也变得越来越受科研人员的喜爱。本文主要介绍关于增强学习5件有用的事儿。 1....

    huangjinnan 评论0 收藏0
  • 深度学习神经科学相遇(二)[译]

    ...等价于监督学习的回归)。此外,回波状态网络可以通过强化学习以及监督学习来训练(Bush, 2007; Hoerzer et al., 2014)。随机非线性滤波器的储层(reservoirs)是对许多神经元的多样化、高维度、混合选择性调谐特性的一种解释,例...

    mdluo 评论0 收藏0

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