直播 | 深入浅出理解 A3C 强化学习

本次公开课由珠海金山软件AI工程组技术负责人高扬老师主讲,将深入解析A3C强化学习技术,涵盖贯序决策、DQN原理、A3C原理等内容,并通过小恐龙网页游戏实例展示训练方法,适合对强化学习感兴趣的工程师和技术人员。

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强化学习是一种比较传统的人工智能手段,在近年来随着深度学习的发展,强化学习和深度学习逐渐结合在了一起。

这种结合使得很多原来无法想象的工作有了可能,最令我们瞩目的莫过于 AlphaGo 战胜李世石,以及 OpenAI 团队的机器人可以在团战中战胜人类。这些技术都是非常尖端的技术,而这背后的原理其实有着非常朴实的一面。


为了对近年来逐渐升温的强化学习 A3C 技术以及强化学习整个的实现原理进行说明,我们邀请到了珠海金山软件 AI 工程组技术负责人高扬老师,他将在1月10日的公开课中深入浅出地讲解 A3C 强化学习。


课程信息

主题:深入浅出理解A3C强化学习

时间:1 月 10 日  20:00-21:00

地点:免费线上直播

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扫码报名,免费听课


分享嘉宾

高扬,珠海金山软件AI工程组技术负责人,前重庆工商大学研究生导师。曾任欢聚时代、金山软件西山居游戏工作室人工智能、大数据相关部门技术负责人,技术畅销书《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与Tensorflow》、《数据科学家养成手册》著书人。专注于人工智能产品的落地与实现。

适合对象

1. 对强化学习感兴趣的工程师 

2. 有基本的机器学习算法理解的工程师

课程大纲

1. 贯序决策(穷举搜索、蒙特卡罗方法)

2. DQN原理(时间差分法和Q-Learning、Deep Q-Learning Network)

3. A3C原理(异步方法的好处)

4. 小恐龙网页游戏的训练方法

5. 进阶资源推荐

课程安排

19:45—20:00 学员提前入场

20:00—20:50 讲师课程分享

20:50—21:00 讲师答疑环节

温馨提醒

1. 开课前会有短信提醒或者邮件提醒,请报名的时候填写正确的手机号码及邮箱地址。

2. 开课后 2-3 个工作日内会上传本节课的视频回放,报名后回放视频不限时观看。

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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