新闻中心 
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01-24强化学习的定义、分类和算法框架强化学习（RL）是一种介于有监督学习和无监督学习之间的机器学习算法。它通过不断试错和学习来解决问题。在训练过程中，强化学习会采取一系列决策，并根据执行的操作获得...
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01-22策略迭代与值迭代：增强学习的关键方法策略迭代和值迭代是强化学习中常用的两种算法。策略迭代通过迭代改进策略，从而提高智能体的性能。而值迭代则通过迭代更新状态值函数，以获得最优的状态值。两者的核心思想...
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01-22强化学习中的价值函数及其贝尔曼方程的重要性强化学习是机器学习的分支，旨在通过试错来学习在特定环境中采取最优行动。其中，价值函数和贝尔曼方程是强化学习的关键概念，帮助我们理解该领域的基本原理。价值函数是在...
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01-22Q值函数Q函数是强化学习中常用的函数，用于计算智能体在某个状态下采取某个动作后所预期的累计回报。它在强化学习中扮演着重要的角色，帮助智能体学习最优策略以最大化期望回报。...
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01-02使用Dyna-Q扩展Q-Learning以增强决策能力Q-Learning是强化学习中一种至关重要的无模型算法，专注于学习特定状态下动作的价值或“Q 值”。这种方法在具有不可预测性的环境中表现出色，因为它不需要周围...
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12-04R-CNN作者Ross Girshick离职，何恺明、谢赛宁回归学界，Meta CV走出了多少大神YannLeCun表示：「人才离开FAIR是我们的损失，但自己仍为他们感到高兴」。又一位大佬级研究科学家离开了，这次是R-CNN的作者RossGirshick近...
