团结
发表于 2025-3-23 13:41:59
Neuronale Netze,ning zu verstehen, starten wir bei biologischen neuronalen Netzen und dem Hopfield Modell. Dann führen wir den bis heute fundamentalen Backpropagation Algorithmus ein um schließlich Deep Learning und dessen Anwendungen darzustellen.
旧石器
发表于 2025-3-23 16:22:05
,Lernen durch Verstärkung (Reinforcement Learning), bleibt nur noch das Lernen durch Verstärkung. Das heißt, der Roboter optimiert seine Motorik mittels Versuch und Irrtum, basierend auf positiver und negativer Verstärkung. Einige einfach derartige Algorithmen und deren Anwendung werden hier vorgestellt.
Institution
发表于 2025-3-23 19:28:50
http://reply.papertrans.cn/39/3894/389393/389393_13.png
一夫一妻制
发表于 2025-3-23 22:23:04
Deposition of Radioactive Waste, quantifizieren. Die Prädikatenlogik zusammen mit dem automatischen Beweisen stellt ein mächtiges Werkzeug für die symbolische KI dar, das heute zum Beispiel bei Planungsproblemen in der Robotik oder beim Autonomen Fahren verwendet wird.
保留
发表于 2025-3-24 05:25:04
The Behavior of Hydrogen in BF Ironmaking,l hat in den 1930er Jahren den Logikern und KI-Wissenschaftlern gnadenlos die Grenzen der Automatisierung aufgezeigt. Grenzen hat die Logik auch dann, wenn es um die Beschreibung von Unsicherheit geht.
反省
发表于 2025-3-24 06:55:36
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借喻
发表于 2025-3-24 14:38:36
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不能约
发表于 2025-3-24 17:59:19
Brain Peptides in Cardiovascular Regulation bleibt nur noch das Lernen durch Verstärkung. Das heißt, der Roboter optimiert seine Motorik mittels Versuch und Irrtum, basierend auf positiver und negativer Verstärkung. Einige einfach derartige Algorithmen und deren Anwendung werden hier vorgestellt.
Mosaic
发表于 2025-3-24 22:36:04
http://reply.papertrans.cn/39/3894/389393/389393_19.png
dearth
发表于 2025-3-24 23:30:17
,Prädikatenlogik erster Stufe, quantifizieren. Die Prädikatenlogik zusammen mit dem automatischen Beweisen stellt ein mächtiges Werkzeug für die symbolische KI dar, das heute zum Beispiel bei Planungsproblemen in der Robotik oder beim Autonomen Fahren verwendet wird.