标签：强化学习

原标题：强化学习之父Sutton最新万字采访：炮轰深度学习只是瞬时学习，持续学习才是智能突破的关键 文章来源：人工智能学家 内容字数：26652字Rich Sutton教...

能在2D物理环境中执行多样化任务了

原标题：Andrej Karpathy后悔放弃语言模型，却搞了多年强化学习，称是研究生涯最大的错误 文章来源：夕小瑶科技说 内容字数：5395字 Andrej Karpathy的反思与...

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子集，本文介绍了什么是深度学习、深度学习的工作原理、深度学习与机器学习的区别、深度学习的开发框架以及深度学...

Michael Irwin Jordan（生于1956年2月25日）是一位美国科学家，加州大学伯克利分校教授，机器学习、统计学和人工智能领域的研究专家。由于在机器学习的基础和...

基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinforcement Learning from Human Feedback）是人工智能（AI）领域的一个新兴研究领域，它将强化学习技术与人类反馈相结合...

强化学习中的Q-learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数Q(s, a)来找到最优策略。在给定状态下，Q(s, a)表示执行动作a的预期未来奖励总...

探索与利用（Exploration vs. Exploitation）是两个核心概念。探索是指智能体尝试新的或不太熟悉的动作以发现更好的行为策略，利用是指智能体使用已知的最佳...

策略梯度（Policy Gradients）是强化学习中的一种方法，它直接对策略进行优化。在这种方法中，策略被参数化为一个可微分的函数，策略梯度算法通过计算策略参...

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是人工智能领域中一个激动人心的交叉学科，融合了深度学习的感知能力和强化学习的决策制定能力。通过智能体与环...