新框架ES-MAML：基於進化策略、簡易的元學習方法
作者 | Xingyou Song、Wenbo Gao、Yuxiang Yang、Krzysztof Choromanski、Aldo Pacchiano、Yunhao Tang 譯者 | TroyChang 編輯 | Jane 出品 | AI科技大本營（ID：rgznai100） 【導讀】現有的MAML算法都是基於策略梯度的，在試圖利用隨機策略的反向傳播估計二階導數時遇到了很大的困難。 本文
相關文章
- 1. 量化交易策略基本框架
- 2. 《強化學習》基於策略的方法
- 3. 基於策略搜索的強化學習方法
- 4. 強化學習 策略梯度方法
- 5. 基於策略的強化學習(三)：Actor—Critic算法
- 6. 量化交易-MACD策略學習
- 7. AI學習筆記——基於策略的強化學習
- 8. 量化交易-簡單市值輪動策略學習
- 9. 進化策略
- 10. 基於Netty實現簡易RPC框架
- 更多相關文章...
- • XSD 簡易元素 - XML Schema 教程
- • Redis內存回收策略 - Redis教程
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 量化交易策略基本框架
- 2. 《強化學習》基於策略的方法
- 3. 基於策略搜索的強化學習方法
- 4. 強化學習 策略梯度方法
- 5. 基於策略的強化學習(三)：Actor—Critic算法
- 6. 量化交易-MACD策略學習
- 7. AI學習筆記——基於策略的強化學習
- 8. 量化交易-簡單市值輪動策略學習
- 9. 進化策略
- 10. 基於Netty實現簡易RPC框架