人工智能证书合集|宇宙|科学|计算机|自然语言处理_网易订阅

内容包括了人脸检测模型MTCNN,人脸识别方法SiameseNetwork、CenterLoss、SoftmaxLoss、L-SoftmaxLoss、A-SoftmaxLoss、AM-SoftmaxLoss、Arc-SoftmaxLoss(ArcFaceLoss)、多目标检测识别模型RCNN(RCNN、SPP-Net、Fast-RCNN、Faster-RCNN)系列、YOLO(v1-v5)系列,图像生成项目AE系列、VAE、GAN系列,图像分...

AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

强化学习微调阶段:策略梯度算法(如REINFORCE算法)、近端策略优化算法(PPO)、深度确定性策略梯度算法(DDPG)、软actor-critic(SAC)算法等。4.上线与部署:模型压缩算法(剪枝、量化等)、模型优化算法(针对特定硬件平台进行优化)。1.4.2应用1.计算机视觉:CNN、生成对抗网络(GAN)用于图像生成、目标检测算法等。

强化学习在推荐系统中的实践探索与业界进展

比较普遍的一种方法是通过权重公式作为代理函数,将各个任务的预估值结合起来作为最终排序。而我们希望通过引入强化学习来优化融合排序的结果,达到提升长期价值的目的。2.主流方法主流的代理函数优化方法主要有以下两种:手动调参和在线自动调参。手动调参的方法可解析性比较强,但其主要缺点是比较难实现个性化和场景化。

矿业分析|煤矿智能化升级指南:AI技术如何提升煤矿效率

文献利用BP神经网络、新型萤火虫算法调参PID控制器,实现采煤机滚筒自适应调高控制;文献利用果蝇优化算法得到不同截割阻抗下最优的采煤机牵引速度及转速;文献采用BP神经网络实时调整采煤机工作参数来实现自适应调速;文献利用深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG)强化学习算法搭建采煤机自适应调高调速...

未来,软+硬+AI三位一体化自治数据库

经过多次实验比较,这里我们选择了DDPG,深度确定性策略梯度算法。其次,为了提升训练速度,我们在模型里首先加入了专家经验和遗传算法(GA)进行预热。基于专家经验,可以根据实例的规格、负载的类型等条件,获得相对较好的参数推荐。然后使用遗传算法,经过选择、交叉和变异,进一步获得一批高质量样本。这两种方法可以加快整个调参...

基于机器学习的自适应码率算法的进一步探索与改进

大致方法如下:首先,我们使用蒙特卡洛采样,即从相同的状态开始,将过程推演到N步之后(www.e993.com)2024年12月19日。随后我们选择得到地QoE得分最高地那条轨迹中地第一个选择作为未来地码率选择。之后,我们将{状态,最优选择}保存入经验池中。最后,每次训练开启,我们需要训练的智能体就会从经验池中随机选出数据进行训练。这里我们可以注意到,与强化...

自动模型压缩与架构搜索,这是飞桨PaddleSlim最全的解读

搜索策略采用actor-critic架构的DDPG算法,从网络的第一层开始,Actor网络输入每层的相关参数(input_size、kernel_size、filter_num、stride、flops等),输出一个(0~0.8)连续值,表示这层的剪枝率,直到模型的最后一层,然后根据输出的压缩率对网络进行裁剪,并将裁剪后的模型在validationset上测试得到裁剪后...