您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. e-greedy n-armed bandits problem matlab实现

  2. 使用matlab实现 e-geedy 算法,关于n-armed bandits problem。结果是产生Reinforcement Learning: An Introduction Figure 2.2 。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-09-12
    • 文件大小:1000byte
    • 提供者:u012063185
  1. A Survey on Contextual Multi-armed Bandits

  2. Contextual Multi-armed Bandits A Survey on Contextual Multi-armed Bandits.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-23
    • 文件大小:342kb
    • 提供者:weixin_42284495
  1. online clustering of bandits

  2. Abstract We introduce a novel algorithmic approach to content recommendation based on adaptive clustering of exploration-exploitation("bandit") strategies.We provide sharo regret analysis of this algorithm in a standard stochastic noise setting,demo
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-06-05
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:u010811683
  1. 浙江大学人工智能课程课件

  2. 浙江大学人工智能课程课件,内容有: Introduction Problem-solving by search( 4 weeks) Uninformed Search and Informed (Heuristic) Search (1 week) Adversarial Search: Minimax Search, Evaluation Functions, Alpha-Beta Search, Stochastic Search Adversarial Search: Multi-ar
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-11-18
    • 文件大小:67mb
    • 提供者:qq_35653660
  1. Introduction to Multi-Armed Bandits

  2. 这本书是非常新(2017年)的 Multi-Armed Bandit 的学习资料,作者是Aleksandrs Slivkins, MSR 的研究员。多臂*机在强化学习和在线学习中有很多的应用。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-03-07
    • 文件大小:781kb
    • 提供者:qq_34031839
  1. Emerald AI 20 v2.2.1.txt

  2. 39.99美元买的,可以看一下https://assetstore.unity.com/packages/tools/ai/emerald-ai-2-0-40199?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 你将要下载的是一个Text文本,里面是百度云链接 - Create Any AI - Create any kind of AI such as guards, villagers, thieves, bandits, creatures, animals, wildlife,
  3. 所属分类:Unity3D

    • 发布日期:2019-05-23
    • 文件大小:116byte
    • 提供者:qq_42980269
  1. Content-Personalization-with-Contextual-Bandits-源码

  2. Content-Personalization-with-Contextual-Bandits
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:74kb
    • 提供者:weixin_42144604
  1. agent:TF-Agents是TensorFlow中的强化学习库-源码

  2. TF-Agents:一个可靠,可扩展且易于使用的TensorFlow库,用于上下文强盗和强化学习。 使实施,部署和测试新的Bandits和RL算法更加容易。 它提供了经过测试的模块化组件,可以对其进行修改和扩展。 它具有良好的测试集成和基准测试,可实现快速代码迭代。 首先,我们建议您查阅我们的Colab教程之一。 如果您需要RL简介(或快速回顾),请。 否则,请查看我们的以使代理在Cartpole环境中启动并运行。 当前稳定版本的API文档位于。 TF-Agents正在积极开发中,接口可能
  3. 所属分类:其它

  1. ML_paper_list:我的阅读评论积压中的论文博客视频项目列表-源码

  2. 机器学习阅读清单 我的阅读/审阅积压工作中的论文/博客/视频/项目列表及其主题 自然语言处理(NLP) 面向组合任务的语义解析的低资源域自适应( ) 具有上下文化跨度表示形式的实体,关系和事件提取( ) 通过DistanceNet-Bandits进行文本分类的多源域自适应( ) 带有显式释义的可控文本简化( ) 不带重新参数化技巧的离散变分递归主题模型( ) 使预训练的语言模型更好的学习者( ) LightXML:具有动态负采样的变压器,用于高性能极端多标签文本分类(
  3. 所属分类:其它

  1. gym_bandits:适用于多臂匪徒的OpenAI体育馆环境-源码

  2. 健身土匪 OpenAI体育馆的多臂土匪环境。 安装说明 要求:体育馆和麻木 pip install gym-bandits 用法 import gym import gym_bandits env = gym.make('MultiArmedBandits-v0') # 10-armed bandit env = gym.make('MultiArmedBandits-v0', nr_arms=15) # 15-armed bandit
  3. 所属分类:其它