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- 深度強化學習算法的分類 內容精選 換一換
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隱藏的結構。常見的有聚類。 強化學習:智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習,以使獎勵信號(強化信號)函數(shù)值最大。 回歸 回歸反映的是數(shù)據(jù)屬性值在時間上的特征,產生一個將數(shù)據(jù)項映射到一個實值預測變量的函數(shù),發(fā)現(xiàn)變量或屬性間的依賴關系,其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢特征、數(shù)據(jù)序列的預測以來自:百科周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型,并結合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學習、推理平臺預集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應用,降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。來自:百科
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