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强化学习

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行者AI5 月 25 日

在强化学习的游戏领域落地中，我们常把逻辑复杂的真实游戏当做一个黑盒子，使用网络通信与其数据交互达到训练的目的。

相信小可爱们点进这篇文章，要么是对强化学习有一定的了解，要么是想要了解强化学习算法的魅力所在，要么是了解了很多基础知识，但是不知道代码如何写。今天我就以最经典和基础的算法（DQN）带大家一探强化学习的强大基因

摘要：本文将先简单介绍Bandit 问题和本地差分隐私的相关背景，然后介绍基于本地差分隐私的 Bandit 算法，最后通过一个简单的电影推荐场景来验证 LDP LinUCB 算法。

Alocasia2 月 28 日

以前的大多数推理方法都是为实体之间具有足够路径的稠密知识图谱设计的，但是在稀疏知识图谱（KG）上的效果不佳。一方面，稀疏知识图谱包含的信息较少，这使得模型难以选择正确的路径。另一方面，缺乏到目标实体的证据途径也使推理过程变得困难。为

为了能安心追剧，技术宅奶爸都做了些什么……

Alocasia2020 年 11 月 20 日

强化学习是近几年比较火热的研究领域，自从2017年AlphaGo战胜了李世石之后，强化学习算法成为了学术界和工业界追捧的热点。那么强化学习适合解决什么问题呢？强化学学习的体系结构是什么样的呢？下面仔细进行说明。

华章IT2020 年 8 月 6 日

终于有人把强化学习和深度强化学习讲明白了