策略梯度方法（Policy Gradient Methods）是强化学习中的一种重要方法，通过直接优化策略（Policy），使智能体（Agent）能够在给定环境...

该团队也探索了使用强化学习方法来提升 Seed-TTS。他们比较了使用外部奖励模型的强化学习方法（如 PPO 和 REINFORCE）以及不使用外部奖励模型的方...

强化学习，强化学习是机器学习领域中的一种分支，其涉及智能体如何在一个动态环境中采取行动以最大化累积奖励。Python深度学习框架通常用于构建和训练强化学习模型。

Towards a solution to bongard problems: A causal approach

强化学习通过奖励机制引导模型逐步改进，可以有效提升模型的适应性。将强化学习应用于自然语言处理、机器人控制等领域，能够显著提升模型在复杂环境中的表现。

“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精...

强化学习作为一种强大的机器学习方法，具有广泛的应用前景和研究价值。通过不断优化算法和扩展应用领域，强化学习将在未来的智能系统中发挥更加重要的作用。希望本文的详细...

最近在做个类似的项目，有用到这方面的知识，顺便做一些记录和笔记吧，希望能帮到大家了解智能体应用开发

当第一次在实验室接收细胞系时，有几条与细胞系有关的信息应该被整理和记录，这些将确保细胞系的成功繁殖、扩增、冷冻保存和储存。小 M 强烈建议在细胞扩增开始之前记录...

有监督学习：这如同旅行者拿着一本旅行指南书，其中明确标注了各个景点、餐厅和交通方式。在这里，数据来源就好比这本书，提供了清晰的问题和答案对。

强化学习不需要监督信号，可以在模型未知的环境中平衡探索和利用，其主要算法有蒙特卡罗强化学习，时间差分（temporal difference：TD）学习，策略梯...

其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做，而RL是在尝试的过程中学习到特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报。在很多场景中，当前的行动不仅会影响当前的re...

【新智元导读】在复杂的物理世界中，人型机器人的全身控制一直是个难题，现有的强化学习做出的效果有时会比较抽象。近日，LeCun参与的一项工作给出了基于数据驱动的全...

今天为大家介绍的是来自Trey Ideker团队的一篇论文。多靶点药物——抑制多种蛋白的化合物——具有多种应用，但设计难度大。为了应对这一挑战，作者开发了POL...

这种方法得到的模型，已经学会了看图玩扑克、算“12点”等任务，表现甚至超越了GPT-4v。

在本文中，我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。我们先讨论强化学习，尤其是马尔可夫决策过程。它是数据科学领域的一种非常新的方法，尤其适用于特征选择...

PPO 算法，即 Proximal Policy Optimization（近端策略优化），是一种强化学习算法。它的主要目的是改进策略梯度方法，使得训练过程更加...

更让人眼前一亮的是，Baichuan 3在逻辑推理和专业性极强的MCMLE、MedExam、CMExam等医疗评测中，也凭借出色的中文效果超越了GPT-4。这得...

今天为大家介绍的是来自Gisbert Schneider团队的一篇论文。从头设计药物旨在从零开始生成具有特定化学和药理性质的分子。作者提出了一种利用基于相互作用...

近年来，实时通信（RTC）已成为一项重要的通信技术，并得到了广泛的应用，包括低延迟直播，视频会议和云游戏。RTC 系统的首要目标是提供高质量的视频和音频并确保稳...