强化学习中的一个基本概念是策略。 策略Policy 定义如下: 策略就是 agent 在环境中采取的各种行动的概率分布。 在我们 NLP 句子生成的例子中,把 policy 和 RNN 的 cell 计算等同起来了,state 是已经生成的序列 (y1, . . . , yt−1),action 就是生成 yt 的过程。因此实际上在这里 policy 策略也就是: ...
即强化学习中的reward，是Image Caption领域的一个重要问题。NLP其他领域也不例外，因此有部分工作尝试利用...
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2016年,谷歌的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石和柯洁,证明了深度学习和强化学习在复杂策略游戏中的优势。 2017年,谷歌提出了Transformer,用于机器翻译任务。但是它的通用性很好,除了NLP领域的其他任务,经过变体,还可以用于视觉领域,如ViT。Transformer也是当下最热门的AI大语言模型的核心架构。