强化学习综述论文

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深度强化学习主要被用来处理感知-决策问题,已经成为人工智能领域重要的研究分支。概述了基于值函数和策略梯度的两类深度强化学习算法,详细阐述了深度Q网络、深度策略梯度及相关改进算法的原理,并综述了深度强化

生物特征识别技术的简介,包含各种特征识别如常见的虹膜,指纹等

本文针对巨复杂、高动态、不确定的强对抗环境对智能认知和决策带来的巨大挑战, 分析了人机对抗智能技术研究现状, 梳理了其内涵和机理, 提出了以博弈学习为核心的人机对抗智能理论研究框架。

kennedy1995年著,pso的提出论文

这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说,我们对目前的交通预测方法进行了总结,并且对它们进行了分类。然后,我们列举了应用交通预测的常见领域,以及这些应用任务的最新进展。

图在许多应用中被广泛用于表示复杂数据,如电子商务、社交网络和生物信息学。高效、有效地分析图数据对于基于图的应用程序非常重要。然而,大多数图分析任务是组合优化(CO)问题,这是NP困难。最近的研究集中在

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