强化学习7日小白入门笔记
网络计算的Q值存在误差，这时通过梯度的反向传播更新神经网络的参数w，直到参数w收敛。
强化学习中有两种大的求解方法，基于值...
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为感谢在AI Studio产品满意度调查问卷中给我们提出的宝贵意见...
飞桨PaddleSlim最全解读
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• 量化训练与蒸馏的组合使用，可同时做到缩减模型大小和提升模型精度。
• 网络结构搜索工具相比于传统RL方法提速几十倍...
【首发】PaddlePaddle公开课
的“全方位人工智能课程”。同时，课程包含了大量从未在人工智能教育产品中露面的技术领域，包括生成式对抗网络、深度强化学习、深度多agent系统和逻辑学...
强化学习7日打卡营总结
原来Q网络结构一样的Target Q网络，用于计算Q目标值。
策略梯度方法求解RL——Policy Gradient
在强化学习中，有两大...
send方法启动唤醒的时候程序崩溃，提示为定义的异常
我使用的服务是：唤醒和语音合成
调用的接口是：
mWpEventManager.send("wp.start", new JSONObject(params).toString(), null, 0, 0);
参数设置情况：如上
开...
iOS离在线合成，离线合成的时候获取音频回调的方法，怎么调很多次？？？
- (void)synthesizerNewDataArrived:(NSData *)newData DataFormat:(BDSAudioFormat)fmt characterCount:(int)newLength sentenceNumber:(NSInteger)SynthesizeSentence；
穿进去一个字...
【强化学习七日打卡营小结】
，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。
其核心思想是智能体agent在环境environment中学...
【强化学习算法】原理介绍
，从宏观层面看，可以通过“三轴”图来看强化学习与其他学习方法的联系和区别：第一条轴deterministic -stochastic可以描述...
【AI达人养成营】学习心得
装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器主要依靠类的__call__方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会...
