2018年强化学习领域十篇重要论文（附源码）
2019-06-06 09:47:57来自网络与其他机器学习方法相比，比如监督式学习、迁移学习、甚至非监督式学习学习相比，深度强化学习方法极其需要大量数据，而且常常不稳定，从性能上来说可能不是最好的选择。 RL一直以来只成功地应用于那些可以根据需要生成大量模拟数据的领域，比如游戏和机器人。尽管 RL 在解决业务用例方面存在局限性，但一些 AI 专家认为，这种方法是实现人工或超人类...
