AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)概念和相關(guān)技術(shù)有很多，這篇文章里，作者就深入淺出地介紹了相應(yīng)的內(nèi)容，感興趣的同學(xué)們，不妨來看一下。

在機器學(xué)習(xí)的早期階段，探索對于理解環(huán)境至關(guān)重要，但隨著智能體學(xué)習(xí)的深入，利用已知策略以獲取穩(wěn)定回報變得更為重要。過多的探索可能導(dǎo)致錯失最優(yōu)行動帶來的回報，而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優(yōu)，錯失更好的策略。因此，如何在探索和利用之間找到平衡，是強化學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵問題。

人工智能作為當下新質(zhì)生產(chǎn)力的代表，其技術(shù)更新已經(jīng)歷過很多個版本，隨著ChatGPT的火熱，AI逐漸進入大眾視野，并在衣食住行方方面面影響著人們。AI 是讓計算機模擬人類智能的技術(shù)，它包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、語音識別等多個領(lǐng)域，通過使用大量的數(shù)據(jù)和算法，AI 可以讓計算機學(xué)會像人類一樣思考、學(xué)習(xí)和解決問題。機器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的核心，是使計算機擁有智能的基石，本文對機器學(xué)習(xí)的核心領(lǐng)域、術(shù)語和深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)作簡單介紹，不涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，通俗地講解AI底層知識原理。

強化學(xué)習(xí)是一種機器學(xué)習(xí)方法，是一個動態(tài)的、可迭代的過程，需要進行試錯，并找到正確的策略。本文從“強化學(xué)習(xí)”看如何“戰(zhàn)勝拖延”，一起來看看吧。

編輯導(dǎo)語：強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它能通過不斷與環(huán)境的交互、試錯，最終完成特定目的或者使得整體行動收益最大化。本文作者對強化學(xué)習(xí)進行了總結(jié)分析，一起來...

以當下人類對大腦的了解，在認知過程、解決問題的過程以及思考的能力等機制還都不清楚。所以想要模擬人類的思考能力，強化學(xué)習(xí)乃至整個機器學(xué)習(xí)的升級，恐怕還依托于腦...

本文筆者將與大家講述：強化學(xué)習(xí)的基本原理、兩個基本類型，以及基于這兩個類型下的相關(guān)算法。 一般地，我們認為，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基本的三個方向就是“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督...

本文筆者將對深度RL領(lǐng)域的各個核心部分做出一個任何人都可以讀懂的概述，對深度RL主要使用的許多算法的一個全面總結(jié)。 最近，我在北京的O’Reilly AI大會上做了一...

強化學(xué)習(xí)（RL）為優(yōu)化面向目標的行為提供了一個統(tǒng)一而靈活的框架，在解決諸如玩電子游戲、連續(xù)控制和機器人學(xué)習(xí)等具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)方面取得了顯著的成功。在這些應(yīng)用領(lǐng)...

強化學(xué)習(xí)的框架之爭只是序曲，隨著各種難度超乎想象的實際問題被一一解決，很多有趣的事情將會發(fā)生。 假如你是應(yīng)用開發(fā)者，不懂算法，又想開發(fā)一個帶AI功能的APP，你會...