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深度学习与强化学习

深度学习人工智能神经网络编程算法

本文介绍了深度学习与强化学习在游戏 AI 中的应用，通过使用深度学习和强化学习算法，可以构建出能够自动玩游戏的 AI 系统。文章首先介绍了强化学习的基本概念，以及值函数、动作值函数和 Q-Learning 算法。然后介绍了卷积神经网络在强化学习中的应用，以及如何使用卷积神经网络来构建游戏 AI。最后，文章介绍了如何使用强化学习和卷积神经网络来构建简单的游戏 AI，并给出了相应的实现代码。

2017-12-01

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循环神经网络（Recurrent Neural Networks）简介

神经网络人工智能

本文介绍了循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的基本原理和应用，包括常见的 RNN 结构和变体，以及如何使用传统的后向传播算法（Backpropagation）进行训练。此外，还介绍了 RNN 在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等方面的应用。

2017-10-31

2.3K0

当强化学习遇见泛函分析

当强化学习遇见泛函分析，会擦出怎样的火花？本篇文章从强化学习的定义和性质出发，介绍了经典 Q-Learning 算法以及其与泛函分析的关系。通过 Banach Fixed-Point Theorem 等定理的证明，我们可以看到强化学习与泛函分析的结合，为强化学习算法提供了更加稳固的理论基础。

2017-10-09

3.5K0

用强化学习玩文本游戏

强化学习神经网络

本文介绍了如何使用强化学习玩文本游戏，通过使用卷积神经网络和强化学习算法，可以有效地处理游戏中的状态和动作，从而实现游戏中的智能决策。相比传统的基于规则的系统，这种方法可以在文本游戏中获得更好的性能和鲁棒性。

2017-09-30

2.1K2

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