Seq2SQL ：使用强化学习通过自然语言生成SQL

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Seq2SQL ：使用强化学习通过自然语言生成SQL

论文: https://einstein.ai/static/images/layouts/research/seq2sql/seq2sql.pdf 数据集:https://github.com/salesforce/WikiSQL Seq2SQL属于natural language interface (NLI)的领域,方便普通用户接入并查询数据库中的内容,即用户不需要了解SQL语句,只需要通过自然语言,就可查询所需内容. Seq2SQL借鉴的是Seq2Seq…

强化学习（三）用动态规划（DP）求解

在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题. 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲. 1. 动态规划和强化学习问题的联系对于动态规划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都会用到.就算是机器学习相关的算法,使用动态规划的也很多,比如之前讲到的隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法…

【转载】 “强化学习之父”萨顿：预测学习马上要火，AI将帮我们理解人类意识

原文地址: https://yq.aliyun.com/articles/400366 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) ------------------------------------------------------------------------------------------- 摘要: 本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 地处加拿大埃德蒙顿的阿尔伯塔大学(UAlberta)可谓是强化学习重镇,这项技术的缔造者之一萨顿(Rich Sutton)在这里…

ICML 2018 | 从强化学习到生成模型：40篇值得一读的论文

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…

(转) 深度强化学习综述：从AlphaGo背后的力量到学习资源分享（附论文）

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀摘要本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的…

强化学习7-Sarsa

之前讲到时序差分是目前主流强化学习的基本思路,这节就学习一下主流算法之一 Sarsa模型. Sarsa 是免模型的控制算法,是通过更新状态动作价值函数来得到最优策略的方法. 更新方法 Q(S,A)=Q(S,A)+α(R+γQ(S′,A′)−Q(S,A)) // 回顾一下蒙特卡罗的更新方式 Q(S,A)=Q(S,A)+1/N(S,A)*(R+γQ(S′,A′)−Q(S,A)) // 学习率α不同,目标价值函数R+γQ(S′,A′)不同 Sarsa 算法流程输入:{S, A, R, α, γ, ε…

【转载】强化学习（三）用动态规划（DP）求解

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9463815.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, D…