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【MIT博士论文】通过奇异值分解、端到端基于模型的方法和奖励塑造的有效强化学习

来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟在这篇论文中,我们考虑了有趣的决策类所共有的不同属性。 强化学习(RL)为数据驱动决策提供了一个通用框架。然而,正是这种通用性使得这种方法适用于广泛的问题,也导致了众所周知的效率低下。在这篇论文中,我们考虑了有趣的决策类所共有的不同属性,这些属性可以用来设计计算效率和数据效率都很高的学习算法。具体来说,这项工作研究了决策问题的各个方面的低秩结构和经典确定性规划的效果稀疏性,以及基于端到端模型的方法所依赖的性能。我们首先展示了后继表示中的低秩结构如何使高效在线学习算法

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Django3.0新鲜出炉!全面解读新特性,ASGI真香实锤,不来了解一下?

写这篇文章完全是机缘巧合,想想已经好长时间没有关注过Django了,虽然Django一直霸占着Python Web开发界的王座,但是由于各种原因自从使用Asyncio以来一直使用Aiohttp这个框架。碰巧因为之前写了几天的《2019逆向复习系列》,脑子里充斥着“逆向”,“逆向”,“逆向”。今天想换换思路写点其他的文章,偶然间看到前两天Django 3.0版本推出,简单看了下Django 3.0的新特性,看到Django 3.0正式版本终于支持ASGI了,内心真是一阵澎湃,当时放弃Django去选择其他的异步框架也是因为它不支持异步,现在它终于完全拥抱异步了,我也就可以重拾Django,尝尝鲜啦!

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