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当 AI 掌握「读心术」:DeepMind AI 已经学会相互理解
「心智理论」一直被认为是人工智能无法掌握的能力,然而在 DeepMind 发表的论文《Machine Theory of Mind》中,研究人员提出了一种新型神经网络 ToMnet,具备理解自己以及周围智能体心理状态的能力。
论文笔记之:Collaborative Deep Reinforcement Learning for Joint Object Search
Collaborative Deep Reinforcement Learning for Joint Object Search   CVPR 2017 Motivation:   传统的 bottom-up object region proposals 的方法,由于提取了较多的 proposal,导致后续计算必须依赖于抢的计算能力,如 GPU 等。
袁泉创办国内首家决策智能公司,ACM全球总决赛发布星际争霸II赛题(附视频)
近日,智能决策公司启元世界在ACM挑战赛期间亮相,并举办了基于《星际争霸II》的AI人机协作挑战赛。挑战中,AI能与人相互协作、理解、感知,胜率达到48.8%。启元世界是由前阿里认知计算实验室资深总监、淘宝推荐算法创始人袁泉创办,目前已获数千万天使轮融资。
论文笔记:Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments
Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments 2017-10-25  16:38:23      【Project Page】https://blog.
黑盒模型事后归因解析:SHAP 方法
近年来人工智能的浪潮越来越汹涌,以神经网络、集成模型为代表的机器学习模型在数据挖掘领域中发挥着不可替代的作用。在追求模型高精度的道路上,工业界和学术界也十分关注模型的可解释性,期待从复杂模型中得到更直观的理解。
2017 年“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛 C题思路讲解
之前有小伙伴私信我叫我说说这次比赛C题的思路,怎么写的,我就写篇博客说说吧,仅供参考! 针对C题,该题目比较综合,是一个成熟的数模赛题,与国赛的相似性较高。一般而言,第一问难度较低,题目要求进行数据挖掘,找出影响移动端产品发展的主要因素,我们可以把问题简化为从多因子中提取若干主要因子进行分析。
普通企业的规划类项目中,OptaPlanner更适合作为APS的规划优化引擎
在企业的规划、优化场景中,均需要开发规划类的项目,实现从从种可能方案中找出相对最优方案。如排班、生产计划(包括高层次的供应链优化,到细粒度的车间甚至机台作业指令)、车辆调度等。因为这类场景需要解决的问题,均可以归约为数学中的NP-C或NP-Hard问题。
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