深度强化学习

helloworld_54277843
• 阅读 555

2022年数字信息化培训项目系列

各企、事业单位: 随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中,研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点,如没有决策能力,不可推理等。而深度强化学习,作为一种崭新的机器学习方法,同时具有感知能力和决策能力,它是深度学习与强化学习的结合,二者的结合涵盖众多算法、规则、框架,并广泛应用于机器人、***、无人车、无人艇、兵棋推演、自动驾驶、能源分配、编队控制、航迹规划、路由规划等众多领域,具有极高的研究与应用价值。 为积极响应科研及工作人员需求,根据国务院《国家中长期人才发展规划纲要(2010-2020年)》和人社部《专业技术人才知识更新工程实施方案(2010-2020年)》文件精神,中国管理科学研究院现代教育研究所(http://www.zgyxdjy.com)联合北京龙腾亚太教育咨询有限公司特举办“深度强化学习核心技术开发与应用研修班”。 深度强化学习

深度强化学习

关注“人工智能技术与咨询”,了解更多资讯!

点赞
收藏
评论区
推荐文章
深度学习技术开发与应用
关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典
Wesley13 Wesley13
3年前
AI小白必读:深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清
摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习(DeepLearning)、强化学习(ReinforcementLearning)、迁移学习(TransferLearning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别。一.深度学习:
迁移学习(Transfer Learning)
1.深入了解神经网络的组成、训练和实现,掌握深度空间特征分布等关键概念;2.掌握迁移学习的思想与基本形式,了解传统迁移学习的基本方法,对比各种方法的优缺点;3.握深度迁移学习的思想与组成模块,学习深度迁移学习的各种方法;4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法,了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用;5.掌握深度迁移学习在
四儿 四儿
1年前
人脸识别技术的精度提高及其应用
人脸识别技术是一种重要的生物识别技术,广泛应用于安全防护、金融支付、门禁系统等领域。为了提高人脸识别技术的精度,研究人员采用了多种方法,如深度学习、特征提取、图像处理等。其中,深度学习的方法在人脸识别领域取得了很好的效果。通过训练大量的图像数据,深度学习模
四儿 四儿
1年前
深度学习在语音识别中的应用及挑战
一、引言随着深度学习技术的快速发展,其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率,并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临的挑战。二、深度学习在语音识别中的应用1.基于深度神经网络的语音
胡赤儿 胡赤儿
7个月前
探索人工智能与强化学习:从基础原理到应用前景
人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当今科技领域的热点话题,而强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为其重要分支,在推动着智能系统向前迈进。本文将深入探讨AI与强化学习的基本原理、关键技术以及未来的应用前
胡赤儿 胡赤儿
7个月前
从原理到应用探索深度学习的技术
随着大数据和计算能力的飞速发展,深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,已经引起了广泛的关注和研究。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够学习并理解数据的内在规律和特征,从而实现更高级别的智能化。本文将深入探讨深度学习的基本原理、关键技术及其
卷积神经网络模型发展及应用
卷积神经网络模型发展及应用转载地址:http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势,作为一个十余年来快速发展的崭新领域,越来越受到研究者的关注。卷积神经网络(CNN)模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构,其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学