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总的来说,LSTM网络是属于深度学习领域的一种神经网络结构,用于处理序列数据的建模和预测任务,具有良好的记忆性能和长期依赖关系的学习能力。虽然LSTM网络在强化学习中也有应用,但更多的是在深度学习领域中得到广泛应用。 因此,LSTM网络是深度学习中的一种重要模型,通过神经网络结构进行学习和训练,用于解决序列数据的建模和...
深度学习（Deep Learning）则是一种机器学习的方法，利用深度神经网络来学习输入数据的表示和模式。深度学...
对我来说，我会专注于强化学习（是否有世界模型并不重要）和具身学习之间的改进。LLM 只是一个组成部分。
深度学习仍将是主流，但逻辑数学、进化计算和强化学习等方法也会逐渐兴起，并与深度学习相互融合。只有在...
最优化问题适合强化学习还是深度学习,1最优化问题概述通俗的来说,最优化问题就是在一定的条件约束下,使得效果最好。最优化问题是一种数学问题,是研究在给定的约束之下如何求得某些因素的量,来使得某一指标达到最优的学科。工程设计中最优化问题的一般说法是:选择一组
深度学习可能会继续在某些领域保持领先地位，而其他学派如逻辑数学、进化计算和强化学习也可能会在特定领域...
使得正例变成了负例,负例变成了正例。这时候,如果你还要强行拟合错误的结果,轻则性能下降,重则model collapse。借鉴深度学习和强化学习的方法,大概有几种思路可以缓解这个问题。一种是把reward分解成很多个步骤,不能只看结果还要看过程。一种是基于feature学习,不是label,即看最终事情发生的种种特征是否与预测一致,...
这个问题有点类似于贝尔曼方程折扣子为0的情况，贪心算法是不是就可以了