深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合,它是一种新兴的通用人工智能算法技术,也是机器学习的前沿技术,DRL算法潜力无限,AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。
2019/3/8 21:17:23
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一个简单的五子棋应用，基于QT和OpenCV的实现源码，通过相邻棋子判断能否获胜，不包含人工智能算法，适合新手入门
2019/11/25 5:17:20
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最优化成绩进化计算群体智能算法微粒群算法的发展改进的微粒群算法基于遗传思想改进PSO离散变量的微粒群算法粒子群优化算法
2021/10/27 16:33:41
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该文档包含风光氢资源的零碎数学模型搭建。
包括变流器的数学模型以及传递函数的建立，控制流程图，以及智能算法的零碎容量配比，控制协调策略等。
包括变流器的数学模型以及传递函数的建立，控制流程图，以及智能算法的零碎容量配比，控制协调策略等。
2021/3/17 9:33:01
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《Matlab智能算法30个案例分析》中关于免疫优化算法处理物流配送中心选址的Matlab源代码格式规范注释详细~
2020/9/6 14:05:12
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本文来自于简书，本文如何在个性化时代，响应客户个性化的需求，高质量而低成本地生产出满足消费者个性化需求的产品才是问题的本质。
今天，智能制造给出了“智能”多重的定义，但是，如果换个视角，仅仅从用户的角度来讲智能，那么可以把所有的智能总结为一句话：“智能化=简单高效的实现灵活的制造应用”。
对于用户而言，搭建什么样的体系架构、采用什么样的智能算法亦或模型都是次要问题，如何在个性化时代，响应客户个性化的需求，高质量而低成本地生产出满足消费者个性化需求的产品才是问题的本质。
个性化在于差
今天，智能制造给出了“智能”多重的定义，但是，如果换个视角，仅仅从用户的角度来讲智能，那么可以把所有的智能总结为一句话：“智能化=简单高效的实现灵活的制造应用”。
对于用户而言，搭建什么样的体系架构、采用什么样的智能算法亦或模型都是次要问题，如何在个性化时代，响应客户个性化的需求，高质量而低成本地生产出满足消费者个性化需求的产品才是问题的本质。
个性化在于差
2021/3/17 9:33:01
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《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
2022/9/8 15:19:14
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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