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深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL)，就是將深度學習與強化式學習結合的技術。要讓AI 應用落地，DRL 是必不可缺的技術。近期由兩位劍橋大學博士所帶領 ...

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深度強化學習（英語：Deep reinforcement learning，簡稱Deep RL 或DRL）是機器學習的一個子領域，結合了強化學習和深度學習。強化學習探討如何在嘗試錯誤的過程中讓 ...

近年來，深度強化式學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）已被應用於許多人工智慧應用問題中。其中一個重大的成果，就是AlphaGo Zero，在本計畫中稱為「Zero ...

深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning)是將深度學. 習與強化學習結合，實現從Perception感知到Action動作. 的端對端學習。如同人類一樣，輸入感知訊息比如視覺，然後 ...

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標題: 深度強化式學習在指數追蹤的應用. Deep Reinforcement Learning on Index-Tracking. 作者: Wen-Hao Chung · 鍾文豪. 指導教授: 葉小蓁. 關鍵字: 指數追蹤, ...

為此，學術界和產業界急需大量人才，而深度強化學習作為人工智慧中的智慧決策部分，是理論與工程相結合的重要研究方向 ... 12.4 分散式強化學習演算法

本文提出深度強化式學習方法，在不知道指數成分股、成分股的權重及指數編製規則的情況下，建立指數追蹤投資組合追蹤該指數。本文使用深度強化式學習中的策略梯度，來 ...

關鍵字: 深度學習;深度強化式學習;圍棋;deep learning;deep reinforcement learning;convolutional neural network;Go;AI ; 公開日期: 2017 ; 摘要: 人工智慧過去在圍棋程式 ...