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2023年1月5-6日,第七届深度强化学习理论与应用研讨会顺利举行。活动聚焦深度强化学习(DRL)与博弈、自动驾驶和机器人等方向的前沿进展与最新成果开展研讨交流,并邀请4位领域专家分别从“小样本强化学习算法及应用的研究进展”,“基于深度强化学习的交通信号控制进展”,“无人系统分布式协同控制”,“基于深度强化学习的智能电网新能源高效利用”等不同主题进行了精彩分享。报告环节在线上平台进行同步直播,吸引...
近年来,以数据驱动为核心的深度学习通过逐层抽象方式形成原始数据区别性表达,在自然语言、语音和计算机视觉等领域取得了显著进展。但是,这一任务式、刺激式的学习机制需要向探索式(直觉牵引)、自主式学习机制跃升,具备“学习学习(learning to learn)”能力,形成解释性强、数据依赖灵活和知识引导的模型和方法。

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