强化学习(RL) 是一种流行的教学机器人导航和操纵物理世界的方法，其本身可以简化并表示为_刚体_之间的交互1（即，当对它们施加力时不会...
人们普遍认为，将传统强化学习与深度神经网络相结合的深度强化学习研究的巨大增长始于开创性的DQN算法的发表。这篇论文展示了这种组合的...
2015年，中南大学积极响应李克强总理提出“互联网+”行动计划，采用 “互联网+教学”的发展思路，学校信息与网络中心快速形成针对网络教学平...
【GiantPandaCV导读】learning rate对模型调优重要性不言而喻，想到超参数调优第一个可能想到的方法就是网格搜索Grid Search，但是这种...
UWB室内人员定位系统是物联网的基础服务之一，根据应用场景不同，可以促进企业的运营和营销能力的提升，或者给消费者提供更快更好的体...
基于采样的学习机制，即在环境中交互试错，是强化学习和传统的监督学习的一大区别。监督学习中，我们的数据集与每一个数据的标签，都是...
毫无疑问，在中国科技的产业发展中，底层基础软件一直是一大“短板”，特别在求解器软件领域，不仅技术门槛较高、相关人才也极为稀少，同...
首发：旷视研究院作者：旷妹&丁同学姓名：丁同学所属：旷视研究院 Basemodel组实习生背景：清华大学软件学院 94年在读PhD两年旷厂炼丹生...
截止到 2020 年，微信小程序 DAU（日活跃用户数）超过 4 亿。对于功能简单或者用户需要经常变动的物联网智能产品，专有 App 反而降低产...
自监督学习让 AI 系统能够从很少的数据中学习知识，这样才能识别和理解世界上更微妙、更不常见的表示形式。
目前，深度强化学习（DRL）技术在游戏等领域已经取得了巨大的成功，同时在量化投资中的也取得了突破性进展，为了训练一个实用的DRL 交易...
内容提要：3 月 10 日和 11 日，两会相继闭幕。近年来，「人工智能」成为两会上必不可少的话题。今年两会，又有哪些关于人工智能的提案？
416: Robust Reinforcement Learning: A Case Study in Linear Quadratic Regulation
内容提要：在人脸识别日趋成熟的今天，研究人员已经开始将这一技术扩展到动物研究中。最近，西北大学 研究团队提出的「猴脸识别技术」，...
DreamerV2 agent（智能体）可以在 Atari（雅达利）的 55 款经典游戏中挑战人类玩家。
内容概要：土地分类是遥感影像的重要应用场景之一，本文介绍了土地分类的几个常用方法，并利用开源语义分割代码，打造了一个土地分类模型。
芯片，又称微电路、微芯片、集成电路（integrated circuit， IC），是指内含集成电路的硅片，体积很小，常常是计算机或其他电子设备的一...
元学习作为一种增加强化学习的灵活性和样本效率的方法，科研学者对此的关注兴趣迅速增长。然而，该研究领域中的一个问题是缺乏足够的基...
报道：深度强化学习实验室作者: 高新根博士(DeepRL-Lab研究员)编辑: DeepRL本文章读者能简单理解如下几个问题：简单分析了这些方法偏差...
在深度学习中，模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此，深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集，保证训练的模型...
