探索人工智能中的强化学习：原理、算法及应用
在人工智能的广阔领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）以其独特的学习方式和广泛的应用前景，逐渐成为研究的热点。强化学习通过让智能体（Agent）在与环境的交互中学习最优策略，模拟了生物体在复杂环境中通过试错法学习生存技能的过程。本文将深入探讨强化学习的基本原理、核心...
探索人工智能中的强化学习：原理、算法与应用
在人工智能的广阔领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）以其独特的学习方式和广泛的应用前景，正逐渐成为研究与实践的热点。强化学习是一种通过试错法来学习最佳行为策略的机器学习方法，它模拟了生物体在环境中通过不断尝试和学习来适应和优化的过程。本文将深入探讨强化学习的基本原理、核心算法以及其在现实世界...
多代理强化学习综述：原理、算法与挑战
1. 引言 多代理强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个重要分支，它将传统的单代理强化学习概念扩展到多代理环境中。在MARL中，多个代理通过与环境和其他代理的交互来学习最优策略，以在协作或竞争场景中最大化累积奖励。 MAgent中代理之间的对抗（混合MARL示例） MARL的正式定义如下：多代理强化学习是强化学习的一个子领域.....
什么是索引重建的导数原理_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
不同操作触发的索引重建，根据用户配置的数据源的不同，其导入数据的来源以及继承老版本数据的方式也大有区别，为防止用户因误操作导致的部分数据无法同步引起的线上问题，在此进行详细说明。说明触发索引重建的操作：手动/定时索引重建、手动/定时清理文档、线下变更。触发索引重建的操作行业算法版数据源：表示在Ope...
OpenSearch同步数据的原理是什么_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
实时同步（增量数据）由上图所示，增量数据一共有两部分（DB更新的和API推送的），新数据从源到opensearch一共有3个步骤：1.用户更新DB（通过DTS服务订阅数据库的binlog实现）或者调用API接口将数据推送到OpenSearch离线，此时主+辅表有1500tps的限制2. 当数据抵达离...
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