99精品伊人亚洲|最近国产中文炮友|九草在线视频支援|AV网站大全最新|美女黄片免费观看|国产精品资源视频|精彩无码视频一区|91大神在线后入|伊人终合在线播放|久草综合久久中文

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

強(qiáng)化學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)三者有何區(qū)別?

我快閉嘴 ? 來源:智能制造網(wǎng) ? 作者:智能制造網(wǎng) ? 2020-12-22 15:33 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

人工智能技術(shù)進(jìn)步的速度越來越快,每種細(xì)分技術(shù)所創(chuàng)造的價(jià)值正日益得到展現(xiàn)。

2013年,DeepMind發(fā)明了DQN算法,成功將深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合起來,開啟了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新紀(jì)元。此后數(shù)年,強(qiáng)化學(xué)習(xí)的成果日新月異,很多非常困難的問題都被深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法解決。

2016年,谷歌阿爾法圍棋以4:1戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石,不僅讓深度學(xué)習(xí)為人們所知,而且掀起了人工智能的“大眾熱”,大家由此更加關(guān)注強(qiáng)化學(xué)習(xí)這一技術(shù)要點(diǎn)。

使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一個(gè)很好的例子是讓機(jī)器人學(xué)習(xí)如何走路。機(jī)器人首先向前邁出一大步然后跌倒。這一大步和摔倒是強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)關(guān)注的響應(yīng)點(diǎn)。由于反饋是負(fù)面的,所以繼續(xù)調(diào)整,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)多個(gè)負(fù)反饋的比對(duì)最終確定機(jī)器人應(yīng)該把步子邁的小一點(diǎn),不停地小,直到機(jī)器人走路不會(huì)摔倒為止。

通過強(qiáng)化學(xué)習(xí),Boston Dynamics公司的機(jī)器人已經(jīng)掌握了托舉、后空翻、跳上窗臺(tái)的要點(diǎn)。而迪斯尼幻想工程已經(jīng)把這一點(diǎn)帶到了一個(gè)新的層面,那就是讓人形機(jī)器人來執(zhí)行玩命的特技。

有業(yè)內(nèi)人士指出,強(qiáng)化學(xué)習(xí)和其他的人工智能技術(shù)有一個(gè)很大的差異,那就是它的學(xué)習(xí)范式和其它技術(shù)不太一樣。它不需要我們?nèi)ナ占瘮?shù)據(jù),也不需要我們?nèi)プ鋈魏螛?biāo)記,而是我們把稱之為智能體(Agent),放在一個(gè)環(huán)境里,就像動(dòng)物或者我們自己生存的一個(gè)環(huán)境里,它會(huì)和環(huán)境自己打交道,自己學(xué)會(huì)在環(huán)境里如何完成一個(gè)任務(wù),解決一個(gè)問題。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要由智能體(Agent)、環(huán)境(Environment)、狀態(tài)(State)和動(dòng)作(Action)、獎(jiǎng)勵(lì)(Reward)組成。智能體將在環(huán)境的當(dāng)前狀態(tài)下,根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)做出動(dòng)作,從而達(dá)到環(huán)境中的不同狀態(tài)并得到獎(jiǎng)勵(lì)。

除了強(qiáng)化學(xué)習(xí)外,機(jī)器學(xué)習(xí)也備受關(guān)注。機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的一個(gè)子集,是通過不同場(chǎng)景中的經(jīng)驗(yàn)來訓(xùn)練系統(tǒng)的能力。隨著車輛變得越來越自動(dòng)化,開發(fā)人員可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)來識(shí)別對(duì)象,并用更少的數(shù)據(jù)更好地解釋其環(huán)境。

再來看一下深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)就是從有限樣例中通過算法總結(jié)出一般性的規(guī)律,并可以應(yīng)用到新的未知數(shù)據(jù)上。例如,我們可以從一些歷史病例的集合中總結(jié)出癥狀和疾病之間的規(guī)律。這樣,當(dāng)有新的病人到來時(shí),我們可以利用總結(jié)出來的規(guī)律來判斷這個(gè)病人得了什么疾病。

那么,強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者的區(qū)別是什么?簡(jiǎn)單說,人工智能范圍最大,涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。如果把人工智能比喻成孩子大腦,那么機(jī)器學(xué)習(xí)是讓孩子去掌握認(rèn)知能力的過程,而深度學(xué)習(xí)是這種過程中很有效率的一種教學(xué)體系。

由強(qiáng)化學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)成的人工智能,其良好的發(fā)展前景引人期待。從全國(guó)來看,據(jù)艾瑞咨詢測(cè)算,2022年國(guó)內(nèi)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望達(dá)到1573億元,復(fù)合增速達(dá)58%,產(chǎn)業(yè)將持續(xù)快速增長(zhǎng)。如此廣闊的市場(chǎng)空間,吸引著社會(huì)各界投資者的關(guān)注。

值得一提的是,發(fā)展“以人為本”的人工智能是全社會(huì)的課題,需要政府、商界、學(xué)界及所有利益相關(guān)方共擔(dān)責(zé)任,協(xié)力推動(dòng)。作為技術(shù)應(yīng)用與推廣的主體,企業(yè)負(fù)有不可推卸的社會(huì)責(zé)任。在研究強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)時(shí),企業(yè)要自覺遵守法規(guī)制度和社會(huì)公約,以此促進(jìn)其有序、可持續(xù)應(yīng)用。

未來,全球的可持續(xù)發(fā)展越來越依賴于數(shù)據(jù)創(chuàng)造的價(jià)值,而人工智能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)中應(yīng)用十分廣泛的技術(shù)之一?;蛟S再過幾年,AI將在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智能家居、遠(yuǎn)程醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。
責(zé)任編輯:tzh

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    88

    文章

    35164

    瀏覽量

    279991
  • 人工智能
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1807

    文章

    49028

    瀏覽量

    249553
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8503

    瀏覽量

    134625
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    NVIDIA Isaac Lab可用環(huán)境與強(qiáng)化學(xué)習(xí)腳本使用指南

    Lab 是一個(gè)適用于機(jī)器人學(xué)習(xí)的開源模塊化框架,其模塊化高保真仿真適用于各種訓(xùn)練環(huán)境,Isaac Lab 同時(shí)支持模仿學(xué)習(xí)(模仿人類)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)(在嘗試和錯(cuò)誤中進(jìn)行學(xué)習(xí)),為所有
    的頭像 發(fā)表于 07-14 15:29 ?560次閱讀
    NVIDIA Isaac Lab可用環(huán)境與<b class='flag-5'>強(qiáng)化學(xué)習(xí)</b>腳本使用指南

    18個(gè)常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法整理:從基礎(chǔ)方法到高級(jí)模型的理論技術(shù)與代碼實(shí)現(xiàn)

    本來轉(zhuǎn)自:DeepHubIMBA本文系統(tǒng)講解從基本強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法到高級(jí)技術(shù)(如PPO、A3C、PlaNet等)的實(shí)現(xiàn)原理與編碼過程,旨在通過理論結(jié)合代碼的方式,構(gòu)建對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的全面理解。為確保內(nèi)容
    的頭像 發(fā)表于 04-23 13:22 ?414次閱讀
    18個(gè)常用的<b class='flag-5'>強(qiáng)化學(xué)習(xí)</b>算法整理:從基礎(chǔ)方法到高級(jí)模型的理論技術(shù)與代碼實(shí)現(xiàn)

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    ),是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層和輸出層組成,通過逐層遞減的方式調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,目的是最小化網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差。 二、深度學(xué)習(xí)的定義與發(fā)展 深度
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?863次閱讀

    傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用指導(dǎo)

    用于開發(fā)生物學(xué)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。盡管深度學(xué)習(xí)(一般指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)是一個(gè)強(qiáng)大的工具,目前也非常流行,但它的應(yīng)用領(lǐng)域仍然有限。與深度
    的頭像 發(fā)表于 12-30 09:16 ?1191次閱讀
    傳統(tǒng)<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法和應(yīng)用指導(dǎo)

    螞蟻集團(tuán)收購(gòu)邊塞科技,吳翼出任強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家

    近日,專注于模型賽道的初創(chuàng)企業(yè)邊塞科技宣布被螞蟻集團(tuán)收購(gòu)。據(jù)悉,此次交易完成后,邊塞科技將保持獨(dú)立運(yùn)營(yíng),而原投資人已全部退出。 與此同時(shí),螞蟻集團(tuán)近期宣布成立強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室,旨在推動(dòng)大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 11-22 11:14 ?1586次閱讀

    什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法能解決哪些問題?

    來源:Master編程樹“機(jī)器學(xué)習(xí)”最初的研究動(dòng)機(jī)是讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有人的學(xué)習(xí)能力以便實(shí)現(xiàn)人工智能。因?yàn)闆]有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)很難被認(rèn)為是具有智能的。目前被廣泛采用的
    的頭像 發(fā)表于 11-16 01:07 ?965次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>?通過<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>方法能解決哪些問題?

    NPU與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系

    在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的核心。隨著數(shù)據(jù)量的激增和算法復(fù)雜度的提升,對(duì)計(jì)算資源的需求也在不斷增長(zhǎng)。NPU作為一種專門為深度學(xué)習(xí)機(jī)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:19 ?1224次閱讀

    NPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其核心驅(qū)動(dòng)力之一,已經(jīng)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和價(jià)值。NPU(Neural Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元)是專門為深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 11-14 15:17 ?1918次閱讀

    如何使用 PyTorch 進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)

    強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning, RL)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)如何做出決策,以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)。PyTorch 是一個(gè)流行的開源
    的頭像 發(fā)表于 11-05 17:34 ?1043次閱讀

    GPU深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例

    GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用廣泛且重要,以下是一些GPU深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例: 一、圖像識(shí)別 圖像識(shí)別是深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 10-27 11:13 ?1381次閱讀

    激光雷達(dá)技術(shù)的基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步

    維空間信息。這使得激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛、無人機(jī)、機(jī)器人等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。 二、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 深度學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 10-27 10:57 ?1070次閱讀

    人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)存在什么區(qū)別

    人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設(shè)備。AI很多技術(shù),但其中一個(gè)很大的子集是機(jī)器學(xué)習(xí)——讓算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
    發(fā)表于 10-24 17:22 ?2980次閱讀
    人工智能、<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>和<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>存在什么<b class='flag-5'>區(qū)別</b>

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系,它們互為促進(jìn),相輔相成。以下是對(duì)兩關(guān)系的介紹: 一、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 :
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:25 ?2895次閱讀

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。以下是對(duì)這些區(qū)別的介紹: 一、模型規(guī)模與復(fù)雜度 AI大模型 :通常包含數(shù)十億甚至數(shù)萬億的參數(shù),模型大小可以達(dá)到數(shù)百GB甚至更大。這些模
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:01 ?2590次閱讀

    FPGA做深度學(xué)習(xí)能走多遠(yuǎn)?

    ,F(xiàn)PGA 也需要不斷適應(yīng)和改進(jìn)。研究人員和開發(fā)將致力于針對(duì) FPGA 的特點(diǎn)對(duì)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化,例如探索更高效的模型壓縮方法、量化技術(shù)以及硬件友好的算法結(jié)構(gòu)等,以進(jìn)一步提高 FPGA 在
    發(fā)表于 09-27 20:53