AI强化学习+深度学习
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AI强化学习+深度学习

AI包括人物智联网,赋能商务框架、赋能法务灵魂,助力健康医疗、交通运输、国际交流……
AI包括人物智联网,赋能商务框架、赋能法务灵魂,助力健康医疗、交通运输、国际交流…… AI提供物联网的大脑,凭借算法与行业规则引擎,形成逻辑、想法、指令、调优能力;物联网提供AI神经网络,为感知、认知、云计算、控制提供信息。互联网过去连接的是人和人,云时代联系企业、政府等,还联系人和物,未来帮各行各业建立“超级大脑”。云时代毗连人与人、人与物、人与处事,对应人联网、物联网、智联网。本模式涉及的三张网,特色在于“双学习双专家”。 组成模块主要包括输入模块、强化学习模块与深度学习模块、分类建模模块、组合模块、输出模块、用户模块、专家库模块;其主要程序先后通过服务需求、采集信息、分析处理、归类集成、数据重组、解决方案、专家解释、专家验证的程序;最显著的特色是强化学习与深度学习并行的“双学习”、线上专家系统与线下专家库互助的“双专家”,特别是要考虑各地不同的文化传统、行业习惯的客观影响; 强化学习、深度学习 强化学习与深度学习的区别,就是谷歌的AlphaGo Zero(通过自己和自己下棋),干败了AlphaGo(训练了约三千万组人类的下棋数据)的区别,就是AlphaGo Zero不但抛弃了人类棋谱、从零开始学习,而且抛弃了人类设计的特征,把人类抛弃的彻彻底底,除围棋规则外,不使用人类的任何数据和知识。 强化学习,又称再励学习、评价学习,就是智能体(Agent)从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大;就是以“试错”的方式进行学习,目标是获得最大的奖赏;由于外部给出的信息很少,必须依靠自身的经历进行自我学习。强化学习最关键的三个因素是状态、行为、环境奖励。 深度学习也称深度结构学习、深度机器学习、层次学习,有监督学习与无监督学习之分,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习的思想就是对堆叠多个层,对输入信息进行分级表达。流向图的一个特别属性是深度(depth):从一个输入到一个输出的最长路径的长度。
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AI包括人物智联网,赋能商务框架、赋能法务灵魂……

AI提供物联网的大脑,凭借算法与行业规则引擎,形成逻辑、想法、指令、调优能力;物联网提供AI神经网络,为感知、认知、云计算、控制提供信息。互联网过去连接的是人和人,云时代联系企业、政府等,还联系人和物,未来帮各行各业建立“超级大脑”。云时代毗连人与人、人与物、人与处事,对应人联网、物联网、智联网。本模式涉及的三张网,特色在于“双学习双专家”。

组成模块主要包括输入模块、强化学习模块与深度学习模块、分类建模模块、组合模块、输出模块、用户模块、专家库模块;主要程序先后通过服务需求、采集信息、分析处理、归类集成、数据重组、解决方案、专家解释、专家验证的程序;最显著的特色是强化学习与深度学习并行的“双学习”、线上专家系统与线下专家库互助的“双专家”,特别是要考虑各地不同的文化传统、行业习惯的客观影响。

AI强化学习+深度学习

强化学习与深度学习的区别,就是谷歌的AlphaGo Zero(通过自己和自己下棋),干败了AlphaGo(训练了约三千万组人类的下棋数据)的区别,就是AlphaGo Zero不但抛弃了人类棋谱、从零开始学习,而且抛弃了人类设计的特征,把人类抛弃的彻彻底底,除围棋规则外,不使用人类的任何数据和知识。

强化学习,又称再励学习、评价学习,就是智能体(Agent)从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大;就是以“试错”的方式进行学习,目标是获得最大的奖赏;由于外部给出的信息很少,必须依靠自身的经历进行自我学习。强化学习最关键的三个因素是状态、行为、环境奖励。

深度学习也称深度结构学习、深度机器学习、层次学习,有监督学习与无监督学习之分,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习的思想就是对堆叠多个层,对输入信息进行分级表达。流向图的一个特别属性是深度(depth):从一个输入到一个输出的最长路径的长度。


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