【AI 生成式】强化学习如何应用于生成式 AI？
强化学习与生成式AI的结合 引言 强化学习（Reinforcement Learning）是一种通过与环境交互学习最优行为策略的机器学习方法，而生成式AI则是一种通过学习数据分布来生成新数据的技术。将强化学习与生成式AI结合起来，可以在许多领域实现更为灵活和高效的人工智能系统。本文将探讨强化学习如何...
【AI 初识】强化学习是如何工作
探索强化学习的工作原理 引言 强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种通过智能体与环境的交互学习，以达成某种目标的机器学习方法。作为一个具备AI前沿科学研究的工程师，深入了解强化学习的工作原理对于掌握这一领域的技术和应用至关重要。在本文中，我们将对强化学习的工作原理进行详...
【AI 初识】监督学习、无监督学习和强化学习定义
监督学习：解读数据的导师 监督学习是一种机器学习方法，其核心思想是利用带有标签的训练数据来训练模型，从而使模型能够学习输入和输出之间的映射关系。在监督学习中，训练数据包括了输入特征和对应的输出标签，模型通过学习这些数据来预测未知数据的输出标签。监督学习的典型应用包括分类和回归问题。在分类问题中，模型...
【Python 机器学习专栏】强化学习在游戏 AI 中的实践
在人工智能的领域中，强化学习作为一种重要的学习方法，正逐渐展现出其在游戏开发中的巨大潜力。通过与环境进行交互并根据奖励信号来学习最优策略，强化学习为游戏 AI 的设计带来了新的思路和可能性。本文将深入探讨强化学习在游戏 AI 中的实践应用。 一、强化学习的基本原理 强化学习是一种通过智能体与环境的交...
语言模型做先验，统一强化学习智能体，DeepMind选择走这条通用AI之路
在智能体的开发中，强化学习与大语言模型、视觉语言模型等基础模型的进一步融合究竟能擦出怎样的火花？谷歌 DeepMind 给了我们新的答案。一直以来，DeepMind 引领了强化学习（RL）智能体的发展，从最早的 AlphaGo、AlphaZero 到后来的多模态、多任务、多具身 AI 智能体 Gat...
DeepMind用「强化学习」训练「正能量」聊天机器人：再也不用担心AI乱说话了！
【新智元导读】人工智能该如何克制自己不要说出「伤人心」的话？近年来，大型语言模型（LLMs）已经在一系列任务中取得了显著进步，比如问题回答、文本摘要和人机对话等。人机对话是一项特别有趣的任务，因为它具有灵活和互动的交流特点，但基于LLM的对话智能体（dialogue agent...
全球名校AI课程库（10）| Berkeley伯克利 · 深度强化学习课程『Deep Reinforcement Learning』
课程学习中心 | 强化学习课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析 课程介绍强化学习提供了算法的数学基础，深度模型则将这些算法扩展到现实世界的系统表示。过往十年，深度学习和强化学习均取得了瞩目的进展，算力明显提升，这写对于深度强化学习的研究有巨大推动。深度强化学习，是人工智能发展的...
全球名校AI课程库（17）| Stanford斯坦福 · 强化学习课程『Reinforcement Learning』
课程学习中心 | 强化学习课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍要实现人工智能的梦想和影响，需要学会做出正确决策的自主系统。强化学习是这样做的一个强大范例，它与大量任务相关，包括机器人技术、游戏、消费者建模和医疗保健。CS234是顶级院校斯坦福出品的强化学习方向专业课程，...
AI：2020年6月24日北京智源大会演讲分享之强化学习专题论坛——12:10-12:40张伟楠《基于模型的强化学习：基础与前沿》
导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或筑起人工智能的下一个十年。非常欢迎国内外人工智能领域网友，前来留言探讨与分享，同时感谢点赞或评论&...
AI：2020年6月24日北京智源大会演讲分享之强化学习专题论坛——11: 40-12: 10俞扬教授《更好的环境模型，更好的强化学习》
导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或筑起人工智能的下一个十年。非常欢迎国内外人工智能领域网友，前来留言探讨与分享，同时感谢点赞或评论&...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
