深度学习之分布式智能体学习
基于深度学习的分布式智能体学习是一种针对多智能体系统的机器学习方法，旨在通过多个智能体协作、分布式决策和学习来解决复杂任务。这种方法特别适用于具有大规模数据、分散计算资源、或需要智能体彼此交互的应用场景。分布式智能体学习结合了深度学习的表达能力和多智能体系统的灵活性，使其在机器人、自动驾驶、智能城市、以及网络优化等领域具有显著的应用潜力。 核心概念 分布式系统：分布式系统指的是由...
《中国人工智能学会通讯》——7.13 深度学习与分布式表示学习概览
7.13 深度学习与分布式表示学习概览 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的有效表示，而这种使用相对较短、稠密的向量表示叫做分布式特征表示（也可以称为嵌入式表示）。本部分主要对于目前使用较广的一些学习算法进行一个简单的回顾。 首先介绍一些浅层的分布式表示模型。目前在文本领域，浅层分布式表示模型得到了广泛的使用，例如 wo....
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