机构名称：
¥ 4.0
培训深层神经网络以最大程度地提高目标，已成为过去十年来成功机器学习的标准配方。如果目标目标是可区分的，则可以通过有监督的学习对这些网络进行操作。但是，许多有趣的问题并非如此。共同的目标，例如联合（IOU）的交集以及双语评估研究（BLEU）分数或奖励，无法通过有监督的学习来优化。一个常见的解决方法是定义可区分的替代损失，从而导致相对于实际目标的次优解决方案。强化学习（RL）已成为一种有前途的替代方法，用于优化深度神经网络，以最大程度地提高非差异性目标。示例包括通过人类反馈，代码生成，对象检测或控制问题对齐大语言模型。这使得RL技术与较大的机器学习受众相关。然而，由于大量方法以及通常高度理论上的表现，该主题是在很密集的时间。该专着采用了一种与经典RL教科书不同的替代方法。而不是专注于表格
深入加固学习的邀请
主要关键词
相关文件推荐
