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- 深度強化學(xué)習(xí) 量化 內(nèi)容精選 換一換
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均涌現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強化學(xué)習(xí)方法,從0開始,通過與環(huán)境的交互和試錯,學(xué)會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要包含如下步驟: 1、通過GPU分析場景特征(自己,視野內(nèi)隊友,敵來自:專題全保護。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦來自:專題
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理全流程,并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例,展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法,最大化內(nèi)存復(fù)用率,絕大部分場景下達到內(nèi)存使用下限值;提供模型壓來自:百科均涌現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強化學(xué)習(xí)方法,從0開始,通過與環(huán)境的交互和試錯,學(xué)會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要包含如下步驟: 1、通過GPU分析場景特征(自己,視野內(nèi)隊友,敵來自:專題
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