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深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）是深度学习的基础，是深度学习的一种框架。它是一种具备至少一个隐层的神经网络，与浅层神经网络类似，深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模，但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次，因而提高了模型的能力。
深度强化学习既有继承于深度学习的强泛化和自特征提取能力,又可以像强化学习方法一样,使智能系统通过自我的试错在给定环境中学习解决特定任务的策略。.本论文集包含IJCAI2021强化学习相关论文。.该论文集共收录6篇论文。.注册AMiner，让AI帮你理解科学...
深度学习，用单个参数fit任何数据集，这篇19年的论文重新「火」了.一个参数画出大象。.一个参数画出大象。.据说，冯·诺依曼有次参加一个会议，某物理研究员在报告一个研究进展，用了一个非常复杂的模型，试图论证实验数据点都落在同一条曲线...
二、论文相关工作批量自动生成，省力最为关键的是，此次AMiner还推出了“一键综述”功能，支持对论文进行深度的解读，并批量自动生成收藏夹中论文的综述，帮你对该论文的relatedwork做快…
AAAI2021|近期必读可解释性精选论文.作者:AMiner科技.时间:2021-03-1316:31.论文可直接下载～.可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。.人类对深度学习模型的可解释性的需求主要来源于对问题和任务了解得还不够充分。.对模型可解释性的探究就是在探寻...
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根据AMiner-IJCAI2020词云图，小脉发现表征学习、图神经网络、深度强化学习、深度神经网络等都是今年比较火的Topic，受到了很多人的关注。今天小脉给大家分享的是IJCAI2020七篇必读的深度强化学习（DeepReinforcementLearning）相关论文。1.
NeurIPS100计划是AMiner新推出的一个针对顶会人才和顶会论文的平台化的智能挖掘服务，其目的是对每个顶级会议的100位作者和讲者（人才）进行深度洞察，分析作者之间的关联关系，形成的研究派系、作者的成长路径以及未来的成长脉络预测、跳槽指数等；另外，我们还将针对会议高影响力…
这篇论文介绍了一种新的用于强化学习的深度学习模型，并展示了它对雅达利2600计算机游戏学习复杂控制策略的能力，只使用原始像素作为输入。我们还提出了一种在线Q-learning的变体，它将随机的minibatch与记忆回放相结合，以方便RL的深层网络训练。
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