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不断发展的深神经网络
深度学习的成功取决于找到架构以符合任务。随着深度学习的扩展，构建结构变得很难手工设计。本文提出了一种自动化方法，即CodeEpneat，以通过进化来优化深度学习体系结构。通过将现有的神经进化方法扩展到拓扑，组件和超参数，此方法可实现与对象识别和语言建模中标准基准测试中最佳人工设计相当的结果。它还支持在杂志网站上构建自动图像字幕的现实应用程序。鉴于可用的计算能力的预期增加，深网的演变是将来构建深度学习应用程序的一种有前途的方法。
“人工智能改变法律和社会——深入思考不久的将来”
自治作为受到平等对待和尊重的成员身份 / 自治作为“自己生活的作者”应享有的能力的目标 / 两种自治的互补性 / 自治作为集体自律 < /div>
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
热码头
应用 • 标准化可更换单元 • 航天器组装和重新配置 • 月球探索和开发 • 机器人末端执行器连接/断开 特点 • 雌雄同体设计 • 90 度对称 • 扁平轮廓 • 可对角接合 • 形状配合功能（支持定位和机械负载转移） • 高机械负载转移 • 设计安全可靠 • 防尘 • 可扩展 可用服务 定制机械、电源、信号和/或热传递性能。 欲了解更多信息，请访问：https://www.spaceapplications.com 或联系我们： Michel.Ilzkovitz@spaceapplications.com Pierre.Letier@spaceapplications.com 关于 SPACE APPLICATIONS SERVICES Space Applications Services NV/SA 是一家独立的比利时公司，成立于 1987 年，在美国休斯顿设有子公司。我们的目标是研究和开发创新系统、解决方案和产品，并为航空航天和安全市场及相关行业提供服务。我们的活动涵盖载人和无人航天器、发射/再入飞行器、控制中心、机器人和广泛的信息系统。
