Softmax Strategy

学习以任务为中心的潜动作，随地采取行动三谷秋水计算机视觉智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能深度学习
25年5月来自香港大学、OpenDriveLab和智元机器人的论文“LearningtoActAnywherewithTask-centricLatentActions”。通用机器人应该在各种环境中高效运行。然而，大多数现有方法严重依赖于扩展动作标注数据来增强其能力。因此，它们通常局限于单一的物理规范，难以学习跨不同具身和环境的可迁移知识。为了突破这些限制，UniVLA，是一个用于学习跨具身视觉-
【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示 Wwwilling 推荐系统论文阅读 Transformer系列论文 transformer 聚类多模态
文献题目：LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间：2022发表期刊：ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息，为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT)，这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
Distinguishing Look-Alike Innocent and Vulnerable Code by Subtle Semantic Representation Learning an XLYcmy 漏洞挖掘论文阅读网络安全论文笔记漏洞检测数据集深度学习论文分享 AI
今天分享的论文是《DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticRepresentationLearningandExplanation》原文链接：[2308.11237]DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticReprese
行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架三谷秋水智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要，但由于演示收集和高维控制的挑战，其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
元学习的认知思维棱镜由数入道 AI辅助教学学习元学习思维模型认知框架思维棱镜
在学习这场马拉松中，大多数人只关注如何跑得更快（学习方法），但元学习关注的却是如何学会规划路线、调整呼吸、监测体能，甚至理解身体（大脑）的运作机制，从而跑得更远、更有效率。元学习（Meta-Learning）——“学会学习”的底层操作系统本质：元学习，简而言之，就是我们的大脑如何学习、如何反思学习过程、并如何优化学习策略的能力。它不是学习具体知识，而是学习如何学习知识本身。它好比你手中的智能手机，
【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南：从少样本提示到企业级应用实战无心水 LLaMA 3 模型实战专栏 llama LLaMA 3实战 LLaMa 3上下文 AI入门程序员的AI开发第一课人工智能 AI
一、上下文学习（ICL）的技术本质与LLaMA3突破（一）ICL的核心原理与模型机制上下文学习（In-ContextLearning）的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力，使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破：任务抽象：从示例中提取输入输出映射规则，如情感分析中的正负向判断模式模式泛化：将规则迁移到新输入，支持跨领域知识迁移动态适应：实时调整注意力分布
面向隐私保护的机器学习：联邦学习技术解析与应用 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习 tensorflow python 神经网络 cnn
在当今数字化时代，数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施，企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而，机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持，这就产生了一个矛盾：如何在保护数据隐私的前提下，充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化？联邦学习（FederatedLearning）作为一种新兴的隐私保护技术，为解决这一问
AI 技术&AI开发框架 34号树洞人工智能深度学习人工智能机器学习 NLP GAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习（DeepLearning,DL）✦核心概念：✦网络结构举例：✦技术趋势：3.自然语言处理（NLP）✦核心任务：✦代表模型：4.计算机视觉（ComputerVis
基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估| 文献速递-AI辅助的放射影像疾病诊断有Li 人工智能深度学习算法
Title题目EvaluationofaCascadedDeepLearning–basedAlgorithmforProstateLesionDetectionatBiparametricMRI基于级联深度学习算法在双参数MRI中检测前列腺病变的评估Background背景MultiparametricMRI(mpMRI)improvesprostatecancer(PCa)detectionc
常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
星际争霸多智能体挑战赛（SMAC）资源存储库多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs（十二月-POMDP）Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海谷歌开发者
文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点，DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍，AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5：0全胜的战绩击
随机森林详解：原理、优势与应用实践大千AI助手人工智能 Python #OTHER 随机森林算法机器学习决策树人工智能 DecisionTree 数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！随机森林介绍1.定义：随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习（EnsembleLearning）算法，主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树（DecisionTree），并将这些树的预测结果进行组合（例如，分类任务采用投票，回归任务采用
Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化 Deepoch 自动化运维人工智能机器人单片机 ai 科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners wylee 人工智能机器学习
引言：告别迷茫，拥抱AI未来在当今科技浪潮之巅，人工智能（AI）无疑是最璀璨的明星。机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。然而，对于无数渴望投身AI领域的学习者而言，机器学习的门槛似乎一直高不可攀。你是否也曾有过这样的困惑：面对海量的在线课程和资料，眼花缭
【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1 行云流水AI笔记开源算法
以下是DQN（DeepQ-Network）和PPO（ProximalPolicyOptimization）的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
PettingZoo:多智能体强化学习的标准API 资源存储库多智能体强化学习人工智能深度学习
PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1介绍2BackgroundandRelatedWorks2背景及相关工作2.1PartiallyObservableStochasticGamesandRLlib2.1部分可观察随机
和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）
大家对代码有不懂地方都可以上网去查找，最好是有一定的数据分析基础比较容易理解，李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书：大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation深度学习github项目：https:/
神经网络架构搜索 IJCAST主编进化计算神经网络架构人工智能
InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，投稿网址:https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast,发表论文不收取任何费用，论文平均审稿25天内即可录用。1.神经网络架构搜索方法分类当前，神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类：a.基于强化学习的NAS方法
（转）优秀的 python 机器学习库 patrick75 python 机器学习 python 机器学习
优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It’seasytoseewhywithallofthereallyinterestinguse-casestheys
Python机器学习元学习库higher 音程机器学习人工智能 python 机器学习
higher是一个用于元学习（Meta-Learning）和高阶导数（Higher-ordergradients）的Python库，专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景：元学习（Meta-Learning）比如MAML（Model-Agnosti
Learning PostgresSQL读书笔记: 第8章 Triggers and Rules dingdingfish PostgresSQL postgresql database architecture tutorial
本章将讨论以下内容：•探索PostgreSQL中的规则•管理PostgreSQL中的触发器•事件触发器探索PostgreSQL中的规则文档中的这段话阐述了rule和trigger的区别：PostgreSQL规则系统允许定义在数据库表中插入、更新或删除时执行的替代操作。粗略地说，当对给定表执行给定命令时，规则会执行其他命令。或者，INSTEAD规则可以用另一个命令替换给定命令，或者导致命令根本不执行
强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】行云流水AI笔记开源人工智能
根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型 LLM 算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）汤姆和佩琦 NLP 学习 Actor-Critic 算法
LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）文章目录LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1MQo4YGEmq/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=57e4865932ea6c
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解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法：从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词：AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要：本文将用"快递物流系统"的类比，带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策。我们会从核心概念讲起，逐步拆解强化学习在网络资源调度中的算法原理，结合Python代码实战，最后探索其在5G/6G、边缘计算等场景的应用。即使您没学过复杂数学，也
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自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗? 无论工作还
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