1.强化学习和神经网络都是人工智能的重要分支,但侧重点和应用场景有所不同。 2.强化学习侧重于智能体在环境中通过与环境交互学习最优策略,而神经网络则侧重于模拟人脑神经元网络结构,用于分类、回归等任务。 3.强化学习更适用于多步决策问题,而神经网络在处理大规模数据集上表现更好。 强化学习的核心概念与算法 1...
在一次学术交流中他这样说:“人工智能的学习算法可以分成两类。哦,不,确切地说是三类,但第三类学习算法表现不好;这种学习算法叫做强化学习。”他的听众,200多个人工智能专家,发出一阵笑声。Hinton继续说:“关于强化学习有一个精彩的归谬证明,它的名字叫做DeepMind。” DeepMind 和Demis Hassabis 把强化学习视作通向...
课程内容上做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络(GCN,GAT等),对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。除此之外,也会包含科研方法论、元学习、解释性、Fair learning等系列主题。课程采用全程直播授课模式。 模块一:凸优化 第一章:凸优化介绍 | 从优化角度理解机器学习 | ...
神经网络可以用于监督学习和无监督学习等任务,它通过学习数据来调整神经元之间的连接权重,从而实现模式识别和预测等功能。 强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的技术。强化学习的核心是奖励信号,智能体需要在不断与环境交互中尝试不同的行动,并根据环境给出的奖励信号来调整策略。强化学习可以应用于各...
在本期训练营(第四期)中我们对内容做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络,另外一方面对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。课程仍然采用全程直播授课模式。 那...
在本期训练营(第四期)中我们对内容做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络(GCN,GAT等),另外一方面对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。除此之外,也会包含科研方法论、元学习、解释性、Fair learning等系列主题。目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。课程仍然采用全程...
在本期训练营(第四期)中我们对内容做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络,另外一方面对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。课程仍然采用全程直播授课模式。 那什么样的人适合来参加高阶班呢?
强化学习和神经网络各有其难点，它们属于人工智能领域中不同的子领域，各自具有独特的复杂性和挑战。选择...
卷积神经网络的大致介绍我们在前一篇文章深度强化学习(一)中已经说过了。本篇文章会详细介绍卷积神经网络的起源,发展和应用。本篇文章我们会从以下几个方面介绍: 1)神经网络是什么 2)卷积神经网络的起源与经典结构 3)卷积网络的发展 4)总结。 一,神经网络是什么 ...
第一部分奠定了基础,创建了程序的大纲并构建了前馈函数,以传播环境状态到其行动价值。本篇将重点关注强化学习中的累积奖励和行动价值的理论,并构建反向传播机制。这些是我们代理学习过程的基础。 在上一篇文章的结尾,我们拥有了一个简单的程序循环:在每个时间步长,代理观察环境状态,并通过其随机初始化的神经网络传递状态...