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在应用自监督学习(SSL)于时间序列数据时面临哪些挑战?
"将半监督学习(SSL)应用于时间序列数据面临几项挑战。其中一个主要困难是时间序列数据本身的特性,它通常是顺序的并且依赖于先前的数据点。这种时间依赖性意味着任何模型都必须考虑数据随时间的变化,使得模型比静态数据集更复杂。例如,如果数据是金融
强化学习中的探索-利用权衡是什么?
强化学习中的动态规划 (DP) 涉及通过将强化学习问题分解为较小的子问题并迭代地解决它们来解决强化学习问题。DP方法,例如值迭代和策略迭代,需要知道环境的转移概率和奖励,这些通常存储在环境的模型中。
RL中的DP的目标是使用涉及递归更新的
边缘人工智能如何优化供应链运作?
边缘人工智能可以通过在需求点实现实时数据处理和决策来优化供应链运营。与依赖集中式云数据处理的传统人工智能不同,边缘人工智能使用接近数据源的本地计算资源。这使得在分析来自传感器、设备和车辆的供应链数据时,响应时间更快、延迟更低。例如,配备边缘