社区说 | TensorFlow 2 强化学习介绍

2021 年 10 月 12 日 谷歌开发者


活动时间

10月14日(本周四)

20:00-21:00

活动日程

20:00-20:45 主题分享

TensorFlow 2 强化学习介绍

  • 强化学习概述

  • gym 框架介绍

  • Q-Learning 介绍和实现

20:45-21:00 互动问答

举办社区

GDG 西安

B 站直播

访问以下链接或点击阅读原文获取更多资讯

https://live.bilibili.com/22357137

讲师介绍

艾力亚尔

谷歌开发者专家(机器学习方向)

  • Yodo1 机器学习工程师

  • 前暴风影音自然语言处理工程师

  • 《TensorFlow 2 实战》作者

  • TensorFlow 热门 NLP 迁移学习框架 Kashgari 作者


关于社区说

「社区说」是一个由谷歌开发者社区 (Google Developer Group) 主导的,与热爱技术的开发者们交流技术,直播代码,讨论产品,分享心得的小型线上会议,每次时长45分钟到1个小时。


活动将由不同的谷歌开发者社区举办,并邀请国内相关技术方向的谷歌开发者专家以及对技术有热情、愿意分享的嘉宾,一起聊聊最近做的项目、写的代码,或者三五技术好友探讨聊天。


咱们周四晚上8点不见不散。


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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

知识荟萃

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