XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLEARNING
人工智能、机器学习和深度学习
人工智能中有许多研究领域已经为公众提供了实际应用。自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子集，它构建了用于分析和建模人类文本的计算工具，例如机器翻译、摘要和问答。NLP 在我们的日常实用工具中占有重要地位，包括电子邮件过滤器、搜索结果和预测文本。机器视觉是人工智能的另一个子集，旨在模拟人类智能的视觉感知部分。通过结合硬件和软件工具，机器视觉旨在分析图像并为人类指导提供预测见解。机器视觉的一个流行应用是自动驾驶汽车：自动驾驶汽车使用多个摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器来处理汽车周围的视野，以便做出驾驶决策。机器视觉的另一个主要应用是医疗保健。从生物医学图像分析到手术指导，机器视觉使医疗保健提供者能够更早地发现疾病并制定预防措施以优化健康结果。与机器视觉重叠的人工智能的一个子集是机器人技术。虽然我们认为机器人技术领域涵盖了像索菲亚这样的人形机器人，但机器人领域中还有许多其他子领域。例如
通用设计对学生学习的影响
这项研究旨在分析学习心理学设计中的美国学习框架通用神经科学设计框架之间的关系，以支持可以满足每个人的需求的程序多样性平等包容性。本研究使用文献综述方法通过分析日记/文章的研究文章，网页，视频，书籍和各种知名的期刊，以获取有效，可靠和最新信息。成为讨论主题的主要主题与个性化学习中的神经科学链接有关，尤其是通用学习。学习过程中学习原理的方法以及要参与的策略。这项研究根据以下研究问题进行了文献综述；神经科学如何影响学习通用设计？一般目标是能够容纳每个学生学习。为此，研究人员进行了期刊数据库。因此，发现了18篇论文来分析，并在应用标准后。结果表明，一些已发表的作品具有理论概念，结果得出的结论是，学习的通用设计刺激了大脑的神经与学习过程有关，以探索所有学校包容中应用的学习理解。
mlnova：机器学习的交互式学习平台
mlnova是按照结构化的，以用户为中心的设计方法开发的，从用户研究开始，以查明Kaggle和Udemy等现有平台中的差距。平台开发中的关键标准包括可访问性，实时反馈和易用性，这导致选择了Django以进行后端稳定性和React.js。该平台使用MongoDB和Firebase进行有效的数据处理，从而确保学习者操纵数据集的交互式模块中的实时更新。使用Scikit-Learn实施了机器学习模型，以实现简单性，而Plotly和D3.js促进了高质量的数据可视化。这种技术组合为用户提供了引人入胜的互动体验。
个性化机器学习 - 深度学习方法
• An equivalent version of this shallow model in the context of a deep model could be represented as follows: y = ReLU ( x × ω 11 + β 11 ) × ω 21 + ReLU ( x × ω 12 + β 12 ) × ω 22 = ReLU ( x × 1 + 0 ) × ω LR + ReLU ( x × − 1 + 0 ) × − ω LR = ω LR x
深入强化学习中的转移学习：调查
摘要 - 强化学习是解决顺序决策问题的学习范式。近年来，在深度神经网络的快速发展方面，在强化学习方面取得了显着进步。以及在诸如机器人技术和游戏玩法等众多领域中进行强化学习的承诺前景，转移学习已经出现，以应对强化学习面临的各种挑战，通过将知识从外部专业知识转移以促进学习过程的效率和效率。在这项调查中，我们系统地研究了在深度强化学习的背景下转移学习方法的最新进展。特别是，我们提供了一个框架，用于对最新的转移学习方法进行分类，根据该方法，我们分析了他们的目标，方法论，兼容的增强型学习骨干和实际应用。我们还从增强学习的角度从转移学习与其他相关主题之间建立了联系，并探索了他们等待未来研究进展的潜在挑战。
漏洞检测的大型语言模型逆增强学习而无需加强学习
逆增强学习（IRL）是一组模仿学习的技术，旨在学习合理的专家演示的奖励功能。不幸的是，传统的IRL方法患有计算弱点：他们需要反复解决艰苦的执行学习（RL）问题作为子例程。从降低的角度来看，这是反直觉的：我们减少了模仿学习的更简单问题，以反复解决RL的更困难问题。另一个工作线索证明，访问强大政策花费时间的状态分布的侧面信息可以大大减少解决RL问题的样本和计算复杂性。在这项工作中，我们首次证明了更明智的模仿学习减少，我们利用了前面的状态分布来减轻RL子例程的全球勘探部分，从而提供了指数的速度。实际上，我们发现我们能够在连续的控制任务上显着加快先前的艺术。
学习特定于州的强化学习面具
摘要：有效但充分的探索仍然是强化学习（RL）的关键挑战，尤其是对于马尔可夫决策过程（MDP），具有巨大的动作空间。以前的方法通常涉及将原始动作空间投射到潜在空间或采用环境动作面具以减少动作的可能性。尽管如此，这些方法通常缺乏可解释性或依赖专家知识。在这项研究中，我们介绍了一种新颖的方法，用于自动降低具有离散动作空间的环境中的动作空间，同时保持可解释性。所提出的方法以双重目的学习了特定于州的面具：（1）消除对MDP最小影响的动作，以及（2）在MDP中具有相同行为后果的汇总行动。具体来说，我们介绍了一个新颖的概念，称为国家（BMA）的行动（BMA）来量化MDP内行动的行为后果，并设计一个专门的掩码模型以确保其二进制性质。至关重要的是，我们提出了一个实用的学习程序，用于培训掩模模型，利用任何RL策略收集的过渡数据。我们的方法旨在插入插件和适应所有RL策略，为了验证其有效性，将其集成到两种突出的RL算法中，即DQN和PPO。从迷宫，Atari和µRTS2获得的实验结果显示在RL学习过程中有很大的加速，并且引入方法促进了促进的性能改善。
可访问的学习服务：学习策略指南
1。学生通过提供文档来注册ALS，以突出其残疾的功能影响。2。在审查文档时，可访问性顾问将推荐学生与学习策略师一起工作。3。学生将与学习策略师会面，讨论学习需求和适当的工具。4。学生将在学习策略师的支持下实施策略，同时致力于独立实施和推广这些策略的目标。5。学生将继续与学习策略师一起工作，以寻求额外的支持。
通过反强化学习的学徒学习
我们考虑在马尔可夫决策过程中学习，在马尔可夫决策过程中，我们没有明确地赋予重新功能，但是我们可以在这里遵守专家，以展示我们想学习的任务。此设置在应用程序（例如驾驶任务）中很有用，很难写下明确的奖励功能，以准确地指定应如何交易不同的desiderata。我们认为专家试图最大程度地发挥奖励功能，该奖励功能可作为已知功能的线性组合，并给出了一种学习专家所展示的任务的算法。我们的al-gorithm基于使用“逆增强学习”来试图恢复未知的奖励功能。我们表明，我们的算法终止了少数迭代，即使我们可能永远无法恢复专家的奖励功能，算法的策略也将达到与专家接近的绩效，在此，在此，相对于Expt exptt的未知奖励函数，在这里可以衡量。
情境中的机器学习，或从 LANDR 中学习
“您只需创造，剩下的交给我们”，在线音乐母带制作服务 LANDR 的标语如是说（关于 LANDR，第 nd 页）。LANDR 呼应了柯达 1888 年的口号“您只需按下按钮，剩下的交给我们”，承诺为客户带来音乐录制和发行最后阶段的轻松、无缝和简洁：母带制作和分发。只需单击一下（并进行信用卡交易），LANDR 用户即可在 Spotify、Apple Music、Google Play、Tidal、Deezer 等主要音乐平台上“以及其他所有重要平台”分发完成的曲目（关于 LANDR，第 nd 页）。但许多互联网服务都提供此选项。LANDR 提供的更独特的服务是自动化音乐母带制作，它建立在监督式机器学习 (ML) 之上，被称为人工智能 (AI)。他们既定目标是使用 ML 来自动化通常由人类母带制作工程师做出的决策。这一简单的说法既隐藏了真相，也揭示了真相：“人工智能”一词近年来已成为营销热词，掩盖了正在使用的许多不同类型的机器学习（参见 MacKenzie，2017 年，第 5 页）。此外，它模糊了可能使用某种机器学习的业务或运营之间的界限。