
AI
新的學(xué)習(xí)算法應(yīng)大大擴(kuò)展AI的可能應(yīng)用
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)活動(dòng)的高能耗是廣泛使用人工智能(AI)的最大障礙之一,特別是在移動(dòng)應(yīng)用中??梢詮挠嘘P(guān)人腦的知識(shí)中找到解決該問題的一種方
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)活動(dòng)的高能耗是廣泛使用人工智能(AI)的最大障礙之一,特別是在移動(dòng)應(yīng)用中??梢詮挠嘘P(guān)人腦的知識(shí)中找到解決該問題的一種方
加州大學(xué)伯克利分校的一組研究人員本周開放了使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RAD)的資源。在隨附的論文中,作者說此模塊可以改善任何現(xiàn)有的強(qiáng)化