快3和值12技巧

www.emulea.com2017-9-12
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   前面说过,我们可能需要从隐含特征的学习迈向隐含规则的学习。对于经验性规则人类是通过自主学习获得的,不是靠人工设计。例如一名司机从驾校毕业到开了几十万公里里程变成很有经验的老师傅,整个过程其实是通过“试错式”的长期实践或强化学习得到的,驾驶技巧或规则被模糊分割得越来越细,对极端与紧急情况的处理,也拿捏得越来越细腻与及时,但是这些代表经验或知识的规则显然是隐含的,只可意会不可言传,很难被人为地总结成基于显式规则的专家系统。而我们希望基于深度卷积神经网络和深度强化学习,与知识工程、概率图模型或与传统机器学习方法相结合,在更高的粒度上进行学习,实现隐含规则的自动学习以及更高知识粒度的学习推理。从某种意义上说,认知水平的推理机制或能获得更强的泛化能力。例如,我们倒车入库的时候不是都靠视觉感知,如果后面因盲区看不见,我们就靠隐含规则推理,看车的后视镜跟侧方泊车差不多平行,不用感知智能,靠认知智能也能把车停得很好。

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