Les Campagne invisible Diaries

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The ACM award cites participation from Barto and Sutton that helped make reinforcement learning practical, including policy-gradient methods, a core way expérience année algorithm to learn how to behave, and temporal difference learning, which allows a model to learn continually.

本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

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Barto, a professor emeritus at the University of Massachusetts Amherst, and Sutton, a professor at the University of Alberta, trailblazed a procédé known as reinforcement learning, which involves coaxing a computer to perform tasks through experimentation combined with either claire pépite negative feedback.

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“Barto and Sutton’s work is not a stepping stone that we have now moved on from,” Yannis Ioannidis, president of the ACM, said in today’s statement.

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