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[行业应用]
一文读懂AlphaGo背后的强化学习
作者 | Joshua Greaves 编译 | 刘畅，林椿眄 本文是强化学习名作——“Reinforcement Learning: an Introduction”一书中最为重要的内容，旨在介绍学习强化学习最基础的概念及其原理，让读者能够尽快的实现最新模型。毕竟，对任何机器学习实践者来说，RL（强化学习，即Reinforcement Learning）都是一种十分有用的工具，特别是在Alph ...
[行业应用]
2016年人工智能技术进展大盘点
引用作者简介：赵永科，笔名卜居，CSDN博主，坚持写技术博客8年。现就职于阿里云计算有限公司，从事异构平台上的人工智能算法优化与系统设计，热爱读书和NES游戏。著有《深度学习：21 天实战 Caffe》一书。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 如果说20 ...
[行业应用]
2016年 AI 技术发展综述
引用作者简介：洪亮劼，Etsy数据科学主管，前雅虎研究院高级经理。长期从事推荐系统、机器学习和人工智能的研究工作，在国际顶级会议上发表论文20余篇，长期担任多个国际著名会议及期刊的评审委员会成员和审稿人。 本文为 CSDN 原创文章，未经允许不得转载。欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 2016年对于AI发展来看，是非常重要的一年。AI的各个领域都在蓬勃发展，同时 ...
[互联网]
面对谷歌围棋AI，人类最后的智力骄傲即将崩塌
本文转自：果壳网 作者：开明 1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。欧美传统里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地，应了四十多年前计算机科学家的预言。 至少还有东方，人们自我安慰道。围棋AI长期以来举步维艰，顶级AI甚至不能打败稍强的业余选手。这似乎也合情合理：国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每 ...