具体是如何实现以及其中的道道可以参考https://blog.csdn.net/LEEANG121/article/details/102633718该篇文...
在此前接受CSDN采访时,杨强介绍了他目前的主要工作——致力于一个将深度学习、强化学习和迁移学习有机结合的Reinforcement Transfer Learning(RTL)体系的研究。那么,这个技术框架对工业界的实际应用有什么样的实际意义?在本文中,CSDN结合杨强的另外一个身份——国内人工智能创业公司第四范式首席科学家进行解读。 第四范式...
最近，Google Research发表的一篇论文中提出了SEED RL，这是一种可大规模扩展的DRL模型新架构。在现实世界中实现DRL模型的难度与它们的架构有着直接的关系。本质上，DRL包含各种任务，例如运行环境、模型推断、模型训练或重放缓冲等等。大多数现代DRL架构都无法有效地分配这类任务的计算资源，从而导致实现成本不合理。在A...
1.安装anaconda >> 2.查看自己电脑cuda版本 >> 3.上pytorch官网查看自己的cuda对应的pytor...
原文地址:https://blog.csdn.net/Maggie_zhangxin/article/details/73481417 假设一个楼层共有 5 个房间,房间之间通过一道门连接,如下图所示。房间编号为 0~4,楼层外的可以看作是一个大房间,编号 5。 可以用图来表示上述的房间,将每一个房间看作是一个节点,每道门看作是一条边。
[4] Unity ml-agents概念详解国内翻译博客https://blog.csdn.net/u010019717/article/details/80382933 作者:KillerAery出处:http://www.cnblogs.com/KillerAery/ 本文版权归作者和博客园共有,未经作者同意不可擅自转载,否则保留追究法律责任的权利。 分类:机器学习 ...
图片素材来源 CSDN@山登绝顶我为峰 3(^v^)3 nccl、gloo、mpi的支持范围,参考TORCH.DISTRIBUTED点对点通信测试 import os import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp def init_parallel(rank, world_size): os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost' os.environ['MASTER_...
本仓库由“深度强化学习实验室(DeepRL-Lab)”创建,希望能够为所有DRL研究者,学习者和爱好者提供一个学习指导。 如今机器学习发展如此迅猛,各类算法层出不群,特别是深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测等多个领域更是战果累累,可以说这波浪潮带动了很多人进入深度学习领域,也成就了其一番事业。而强...
作者曾多次作为专题演讲嘉宾,受邀参加Google、PyCon和CSDN主办的技术大会。 目录 ··· 第1章 强化学习简介 1 1.1 强化学习的历史 1 1.1.1 人工智能的历史 1 1.1.2 强化学习和人工智能的关系 4 1.2 强化学习基本概念 8 1.2.1 智能体相关概念 8 ··· (更多) 丛书信息 ··· 博文视点AI系列(共10...
必须确定目标变量的值,以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。在监督学习中,给定一组数据,我们知道正确的输出结果应该是什么样子,并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。 (包括:分类和回归) 训练样本 = 特征(feature) + 目标变量(label: 分类-离散值/回归-连续值) ...