Artikeleinführung：Wie kann man mit der Xueqiangguo-App schnell Punkte sammeln? Xuexueqiangguo ist eine sehr einfach zu bedienende Software, mit der Sie nicht nur die neuesten aktuellen Ereignisse sehen, sondern auch viel Wissen lernen können. Der Umfang des in dieser Software abgedeckten Wissens ist sehr umfangreich und wir können hier auch online Fragen stellen. Dann werden Sie feststellen, dass Sie in dieser Software manchmal Punkte sammeln können. Was sollten Sie also tun, um schnell Punkte zu erhalten? Wege aussortiert, um schnell Punkte zu sammeln. Erfahren Sie, wie Sie mit der Qiangguo-App schnell Punkte sammeln. 1. Nachdem Sie sich registriert und die Startseite aufgerufen haben, können Sie auf die Schaltfläche „Mein“ in der unteren rechten Ecke klicken, um eine andere Seite aufzurufen. 2. Nachdem Sie diese Seite aufgerufen haben, klicken Sie auf den Bildschirm

2024-03-12 Kommentar 0  2693

Artikeleinführung：Einführung in die maschinelle Lernanwendung von Golang beim Reinforcement Learning. Reinforcement Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die optimales Verhalten durch Interaktion mit der Umgebung und basierend auf Belohnungsfeedback lernt. Die Go-Sprache verfügt über Funktionen wie Parallelität, Parallelität und Speichersicherheit, was ihr einen Vorteil beim verstärkenden Lernen verschafft. Praktischer Fall: Go Reinforcement Learning In diesem Tutorial verwenden wir die Go-Sprache und den AlphaZero-Algorithmus, um ein Go Reinforcement Learning-Modell zu implementieren. Schritt 1: Abhängigkeiten installieren gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 Kommentar 0  471

Artikeleinführung：Die Xuexue Qiangguo APP ist eine Lernplattform-App für die gesamte Gesellschaft und alle Parteimitglieder. Sowohl die Mobiltelefonversion als auch die Client-Version dieser APP können Benutzern hochwertige ideologische Lerndienste bieten. Es enthält auch eine Anmeldefunktion, aber viele Benutzer wissen möglicherweise nicht viel darüber, wie man in dieser App einen Anmeldecode generiert. Daher stellt Ihnen der Herausgeber dieser Website diese detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eines Zeichens zur Verfügung -in-Code. Ich hoffe, es kann jedem helfen! Zuerst rufen wir die Xueqiangguo-App auf, klicken oben rechts auf „Mein“, dann unten auf die Option „Anmeldedienstfunktion“, geben dann Ihre Anmeldeinformationen gemäß den Software-Eingabeaufforderungen ein und klicken schließlich auf die Schaltfläche, um die Anmeldung zu generieren. in Code.

2024-03-26 Kommentar 0  1279

Artikeleinführung：Die Deep-Reinforcement-Learning-Technologie ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der viel Aufmerksamkeit erregt hat. Sie hat mehrere internationale Wettbewerbe gewonnen und wird auch häufig in persönlichen Assistenten, autonomem Fahren, Spielintelligenz und anderen Bereichen eingesetzt. Bei der Umsetzung von Deep Reinforcement Learning ist C++ als effiziente und hervorragende Programmiersprache besonders wichtig, wenn die Hardwareressourcen begrenzt sind. Deep Reinforcement Learning kombiniert, wie der Name schon sagt, Technologien aus den beiden Bereichen Deep Learning und Reinforcement Learning. Um es einfach zu verstehen: Deep Learning bezieht sich auf das Lernen von Funktionen aus Daten und das Treffen von Entscheidungen durch den Aufbau eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks.

2023-08-21 Kommentar 0  1088

Artikeleinführung：Hierarchical Reinforcement Learning (HRL) ist eine Reinforcement-Learning-Methode, die Verhaltensweisen und Entscheidungen auf hoher Ebene auf hierarchische Weise lernt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden des Verstärkungslernens zerlegt HRL die Aufgabe in mehrere Unteraufgaben, lernt in jeder Unteraufgabe eine lokale Strategie und kombiniert diese lokalen Strategien dann zu einer globalen Strategie. Diese hierarchische Lernmethode kann die durch hochdimensionale Umgebungen und komplexe Aufgaben verursachten Lernschwierigkeiten verringern und die Lerneffizienz und -leistung verbessern. Durch hierarchische Strategien kann HRL Entscheidungen auf verschiedenen Ebenen treffen, um intelligentere Verhaltensweisen auf höherer Ebene zu erreichen. Dieser Ansatz findet in vielen Bereichen Anwendung, beispielsweise in der Robotersteuerung, beim Gameplay und beim autonomen Fahren.

2024-01-22 Kommentar 0  1365

Artikeleinführung：Das Problem der Algorithmenauswahl beim Reinforcement Learning erfordert spezifische Codebeispiele. Reinforcement Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, das durch die Interaktion zwischen dem Agenten und der Umgebung optimale Strategien lernt. Beim Reinforcement Learning ist die Wahl eines geeigneten Algorithmus entscheidend für den Lerneffekt. In diesem Artikel untersuchen wir Probleme bei der Algorithmusauswahl beim Reinforcement Learning und stellen konkrete Codebeispiele bereit. Beim Reinforcement Learning stehen viele Algorithmen zur Auswahl, z. B. Q-Learning, DeepQNetwork (DQN), Actor-Critic usw. Wählen Sie den richtigen Algorithmus

2023-10-08 Kommentar 0  1168

Artikeleinführung：So erstellen Sie einen Reinforcement-Learning-Algorithmus mit PHP. Einführung: Reinforcement Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die lernt, durch Interaktion mit der Umgebung optimale Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man Reinforcement-Learning-Algorithmen mithilfe der Programmiersprache PHP erstellt, und stellen Codebeispiele bereit, um den Lesern ein besseres Verständnis zu erleichtern. 1. Was ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus? Der Reinforcement-Learning-Algorithmus ist eine maschinelle Lernmethode, die lernt, Entscheidungen zu treffen, indem sie das Feedback aus der Umgebung beobachtet. Im Gegensatz zu anderen Algorithmen für maschinelles Lernen basieren Reinforcement-Learning-Algorithmen nicht nur auf vorhandenen Daten

2023-07-31 Kommentar 0  680

Artikeleinführung：Erfahren Sie, wie Sie in einem Zwei-Spieler-Duell zwischen mächtigen Ländern ein ungültiges Spiel erzielen. Das Ansehen des Spiels ohne Beantwortung der Fragen ist ein ungültiges Spiel, und Sie können mit dem nächsten Spiel fortfahren. Wenn ein Netzwerkproblem oder ähnliches vorliegt und Sie nicht fortfahren können, wertet das System das Spiel ebenfalls als ungültig.

2023-06-27 Kommentar 0  2544

Artikeleinführung：Das Problem des Belohnungsdesigns beim Reinforcement Learning erfordert spezifische Codebeispiele. Reinforcement Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, deren Ziel darin besteht, zu lernen, wie man Aktionen durchführt, die die kumulativen Belohnungen durch Interaktion mit der Umgebung maximieren. Beim verstärkenden Lernen spielt die Belohnung eine entscheidende Rolle. Sie ist ein Signal im Lernprozess des Agenten und wird zur Steuerung seines Verhaltens verwendet. Das Belohnungsdesign ist jedoch ein herausforderndes Problem, und ein angemessenes Belohnungsdesign kann die Leistung von Verstärkungslernalgorithmen stark beeinträchtigen. Beim verstärkenden Lernen können Belohnungen als der Agent gegenüber der Umgebung betrachtet werden

2023-10-08 Kommentar 0  1401

Artikeleinführung：Reinforcement Learning (RL) ist ein maschineller Lernalgorithmus zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen. Es löst Probleme durch Versuch und Irrtum und Lernen. Während des Trainings trifft das verstärkende Lernen eine Reihe von Entscheidungen und wird basierend auf den durchgeführten Aktionen belohnt oder bestraft. Das Ziel besteht darin, die Gesamtbelohnung zu maximieren. Reinforcement Learning hat die Fähigkeit, autonom zu lernen und sich anzupassen und in dynamischen Umgebungen optimierte Entscheidungen zu treffen. Im Vergleich zum herkömmlichen überwachten Lernen eignet sich Verstärkungslernen besser für Probleme ohne klare Bezeichnungen und kann bei langfristigen Entscheidungsproblemen gute Ergebnisse erzielen. Im Kern geht es beim Reinforcement Learning um die Durchsetzung von Aktionen auf der Grundlage von Aktionen eines Agenten, der auf der Grundlage der positiven Auswirkungen seiner Aktionen auf ein Gesamtziel belohnt wird. Es gibt zwei Haupttypen von Reinforcement-Learning-Algorithmen: modellbasierte und modellfreie Lernalgorithmen

2024-01-24 Kommentar 0  662

Artikeleinführung：Reinforcement Learning (RL) ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der Agenten durch Versuch und Irrtum lernen. Reinforcement-Learning-Algorithmen werden in vielen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Gaming-, Robotik- und Finanzbranche. Das Ziel von RL besteht darin, eine Strategie zu finden, die die erwarteten langfristigen Renditen maximiert. Reinforcement-Learning-Algorithmen werden im Allgemeinen in zwei Kategorien unterteilt: modellbasiert und modellfrei. Modellbasierte Algorithmen nutzen Umgebungsmodelle, um optimale Handlungspfade zu planen. Dieser Ansatz basiert auf einer genauen Modellierung der Umgebung und der anschließenden Verwendung des Modells, um die Ergebnisse verschiedener Aktionen vorherzusagen. Im Gegensatz dazu lernen modellfreie Algorithmen direkt aus Interaktionen mit der Umgebung, ohne die Umgebung explizit zu modellieren. Diese Methode eignet sich besser für Situationen, in denen das Umgebungsmodell schwer zu erhalten oder ungenau ist. Im tatsächlichen Vergleich ist dies bei modellfreien Reinforcement-Learning-Algorithmen nicht der Fall

2024-03-19 Kommentar 0  901

Artikeleinführung：Der Offline-Lernalgorithmus für Verstärkung (Offline RL) ist eine der beliebtesten Unterrichtungen des Lernens für Verstärkung. Offline-Lernen zur Verstärkung interagiert nicht mit der Umgebung und zielt darauf ab, Zielrichtlinien aus zuvor aufgezeichneten Daten zu lernen. Offline-Bestärkendes Lernen ist im Vergleich zu Online-Bestärkendes Lernen (Online RL) besonders attraktiv in Bereichen, in denen die Datenerfassung teuer oder gefährlich ist, in denen jedoch möglicherweise große Datenmengen vorhanden sind (z. B. Robotik, industrielle Steuerung, autonomes Fahren). Bei Verwendung des Bellman-Richtlinienbewertungsoperators für die Richtlinienbewertung kann der aktuelle Offline-Lernalgorithmus zur Verstärkung entsprechend der Differenz in X in RL-basiert (x = π) und imitationsbasiert (x = μ) unterteilt werden, wobei π das Ziel ist Politik, μ ist die Verhaltensstrategie

2023-04-11 Kommentar 0  975

Artikeleinführung：Probleme beim Design von Belohnungsfunktionen beim Reinforcement Learning Einführung Reinforcement Learning ist eine Methode, die optimale Strategien durch die Interaktion zwischen einem Agenten und der Umgebung lernt. Beim verstärkenden Lernen ist die Gestaltung der Belohnungsfunktion entscheidend für den Lerneffekt des Agenten. In diesem Artikel werden Probleme beim Design von Belohnungsfunktionen beim Reinforcement Learning untersucht und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Die Rolle der Belohnungsfunktion und der Zielbelohnungsfunktion sind ein wichtiger Teil des Verstärkungslernens und werden zur Bewertung des Belohnungswerts verwendet, den der Agent in einem bestimmten Zustand erhält. Sein Design hilft dem Agenten dabei, die langfristige Ermüdung durch die Auswahl optimaler Maßnahmen zu maximieren.

2023-10-09 Kommentar 0  1678

Artikeleinführung：Der beste Weg, einen Hund zu erziehen, besteht darin, ein Belohnungssystem zu verwenden, um ihn für gutes Verhalten zu belohnen und ihn für schlechtes Verhalten zu bestrafen. Die gleiche Strategie kann für maschinelles Lernen verwendet werden, das sogenannte Reinforcement Learning. Reinforcement Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der Modelle durch Entscheidungsfindung trainiert, um die beste Lösung für ein Problem zu finden. Um die Modellgenauigkeit zu verbessern, können positive Belohnungen verwendet werden, um den Algorithmus zu ermutigen, der richtigen Antwort näher zu kommen, während negative Belohnungen vergeben werden können, um Abweichungen vom Ziel zu bestrafen. Sie müssen nur die Ziele klären und dann die Daten modellieren. Das Modell beginnt, mit den Daten zu interagieren und ohne manuellen Eingriff Lösungen vorzuschlagen. Beispiel für Verstärkungslernen Nehmen wir als Beispiel das Hundetraining. Wir stellen Belohnungen wie Hundekekse zur Verfügung, um den Hund zu verschiedenen Aktionen zu bewegen. Der Hund verfolgt Belohnungen nach einer bestimmten Strategie, befolgt also Befehle und lernt neue Handlungen, wie zum Beispiel Betteln

2024-01-22 Kommentar 0  1376

Artikeleinführung：​Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Sie können sich vorstellen, dass Sie sich darauf vorbereiten, mit Ihren Freunden Schach zu spielen, aber er ist kein Mensch, sondern ein Computerprogramm, das die Spielregeln nicht versteht. Aber diese App versteht, dass sie auf ein Ziel hinarbeitet: das Spiel zu gewinnen. Da das Computerprogramm die Regeln nicht kennt, sind die Züge, die es ausführt, zufällig. Einige dieser Tricks machen überhaupt keinen Sinn und Sie können leicht gewinnen. Nehmen wir an, es macht Ihnen so viel Spaß, mit diesem Freund Schach zu spielen, dass Sie süchtig nach dem Spiel werden. Aber das Computerprogramm wird irgendwann gewinnen, weil es nach und nach Wege und Tricks lernt, um Sie zu besiegen. Obwohl dieses hypothetische Szenario weit hergeholt erscheinen mag, sollte es Ihnen eine Vorstellung von Reinforcement Learning vermitteln, einem Bereich des maschinellen Lernens.

2023-04-13 Kommentar 0  1121

Artikeleinführung：Anmerkungen zur PHP-Studie: Online-Bildungs- und Lernplattform, spezifische Codebeispiele sind erforderlich. Vorwort: Mit der kontinuierlichen Entwicklung des Internets ist Online-Bildung nach und nach zu einer neuen Art des Lernens geworden. Immer mehr Studierende und Lernende entscheiden sich für den Wissenserwerb über das Internet. Der Aufbau einer Online-Lernplattform ist untrennbar mit einer leistungsstarken Backend-Unterstützung verbunden, und PHP wird als ausgereifte und leistungsstarke Programmiersprache häufig bei der Entwicklung von Online-Bildungsplattformen verwendet. Funktionale Anforderungen: Beim Aufbau einer Online-Bildungs- und Lernplattform müssen wir die folgenden wichtigsten funktionalen Anforderungen berücksichtigen: Benutzerregistrierung und

2023-10-10 Kommentar 0  1123

Artikeleinführung：Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen für maschinelles Lernen können aus Trainingsdaten lernen und auf der Grundlage des Gelernten Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten treffen. Python ist eine universelle, interpretierte, objektorientierte Programmiersprache. Es ist einfach, leicht zu erlernen und leistungsstark, wodurch es sich sehr gut für maschinelles Lernen eignet. Python bietet eine Fülle von Bibliotheken für maschinelles Lernen, mit denen wir auf einfache Weise Modelle für maschinelles Lernen erstellen können. Das Folgende ist ein Beispielcode für den Aufbau eines Königreichs für maschinelles Lernen mit Python: #Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 Kommentar 0  1201

Artikeleinführung：Mit der rasanten Entwicklung von Deep Learning und Großmodellen nimmt das Streben nach innovativen Technologien weiter zu. In diesem Prozess hat die Datenerweiterungstechnologie einen nicht zu ignorierenden Wert gezeigt. Kürzlich wurden in einer fünfjährigen Forschungsstudie, die gemeinsam von der Monash University, der Singapore Management University, dem Huawei Noah's Ark Laboratory, der Beihang University und der Australian National University durchgeführt wurde, 89 verwandte Forschungsumfragen durchgeführt veröffentlicht, und es wurde ein umfassender Überblick über die Anwendung der Code-Datenverbesserung beim Deep Learning veröffentlicht. Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2305.19915 Projektadresse: https://github.com/terryyz/DataAug4Code Diese Rezension untersucht nicht nur die Tiefe der Code-Datenverbesserungstechnologie

2023-11-23 Kommentar 0  1180

Artikeleinführung：Die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen erfordert das Training von Algorithmen anhand großer Datensätze, was zeit- und ressourcenintensiv ist. Um schneller zu iterieren und die Forschungszeit zu verkürzen, sind Techniken wie Transferlernen erforderlich. Transferlernen ist eine leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens, die das bei einem Problem gewonnene Wissen nutzt und es auf verwandte, aber unterschiedliche Probleme anwendet. Kurz gesagt, Transferlernen kann das Wissen eines trainierten Modells auf ein neues Modell „übertragen“ und so Zeit und Ressourcen sparen, die für das Umschulen eines neuen Modells erforderlich sind. Es hat sich gezeigt, dass Transferlernen die Modellleistung erheblich verbessert, insbesondere bei der Arbeit mit kleinen Datensätzen oder der Feinabstimmung spezifischer Aufgaben. Darüber hinaus wird die Modelltrainingszeit erheblich verkürzt. Daher ist Transferlernen zu einer wirkungsvollen Wahl geworden, um das Training von Modellen für maschinelles Lernen zu beschleunigen. Dieser Artikel ist hier

2024-01-23 Kommentar 0  894

Artikeleinführung：Vom 6. bis 7. August 2022 findet wie geplant die AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference statt. Auf dem Unterforum „Artificial Intelligence Frontier Exploration“, das am Nachmittag des 7. stattfand, brachte Huang Hongbo, technischer Experte für künstliche Intelligenz in Xishanju, einen Themenvortrag zum Thema „Praktische Kombination von Verstärkungslernen und Verhaltensbäumen in Spielen“ und erläuterte dabei ausführlich die Auswirkungen der Verstärkung Lernen im Spielbereich. Huang Hongbo sagte, dass die Implementierung der Reinforcement-Learning-Technologie nicht darin besteht, den Algorithmus zu ändern, um ihn leistungsfähiger zu machen, sondern darin, Reinforcement-Learning-Technologie mit Deep Learning und Spielplanung zu kombinieren, um einen vollständigen Satz von Lösungen zu bilden und diese umzusetzen. Reinforcement Learning macht Spiele intelligenter. Die Implementierung von Reinforcement Learning in Spielen kann Spiele intelligenter und spielbarer machen.

2023-04-09 Kommentar 0  1789