首先,发送者 A 用自己的私钥 SKA 对报文 A 经过算法 D 后得出密文 D(SKA(X)),算法 D 不是解密运算,它只是一个能得到不可读的密文的算法。A...
报文摘要算法其实就是一种散列函数,这种散列函数其实是 hash 算法的一种,但它不同于 hash 算法,报文摘要算法是密码编码的校验和,校验和我们知道,就是用来...
语义分割旨在对图像中的每个像素进行类别划分并对其分配标签。传统图像语义分割技术有基于阈值、基于边缘、基于区域和基于直方图等。尽管这些方法已在图像...
在强化学习(RL)领域,如何稳定地优化策略是一个核心挑战。2015 年,由 John Schulman 等人提出的信赖域策略优化(Trust R...
深度Q网络(DQN)是深度强化学习的核心算法之一,由Google DeepMind在2015年的论文《Playing Atari with De...
在强化学习(Reinforcement Learning, RL)相关背景下,多级反馈队列(Multilevel Feedback Queue,...
多级反馈队列(MFQ)是一种经典的调度算法,广泛用于操作系统任务调度,也可用于强化学习环境的任务调度中。它是一种灵活且高效的调度机制,通过动态调...
MAPPO 是一种多智能体强化学习算法,基于单智能体的 PPO (Proximal Policy Optimization) 算法进行了扩展,专...
注意力机制是深度学习中的重要技术,尤其在序列到序列(sequence-to-sequence)任务中广泛应用,例如机器翻译、文本摘要和问答系统等...
为了进一步提升Curiosity-driven Exploration (CDE)算法在强化学习任务中的性能,可以考虑通过以下几个方面的改进来优...
好奇心驱动探索,Curiosity-driven Exploration (CDE)算法 是一种用于自监督强化学习的算法,旨在通过激发智能体的“...
自预测表征,Self-Predictive Representations (SPR)算法 是一种用于自监督强化学习的算法,旨在通过学习预测未来...
随机潜在演员评论家,Stochastic Latent Actor-Critic (SLAC)算法 是一种用于连续控制任务的自监督强化学习算法,由Googl...
引导式潜在预测表征,Bootstrap Latent-predictive Representations (BLR) 是一种创新的自监督学习方法...
解耦表示学习,Decoupled Representation Learning (DRL) 是一种用于在自监督强化学习(Self-Superv...
随机网络蒸馏(RND)是一种自监督学习方法,旨在提高强化学习中的探索效率。该算法由 Chesney et al. 在论文《Random Network Dis...
自监督强化学习(Self-Supervised Reinforcement Learning, SSRL)是一种结合了自监督学习(Self-Su...
Contrastive Predictive Coding (CPC) 是一种用于学习有效表示的自监督学习方法,它可以用于强化学习环境中来帮助智...
这种分层结构使得复杂任务能够在不同时间尺度上进行优化,使得算法能够更高效地学习和适应变化的环境。
Intrinsic Curiosity Module (ICM) 是一种用于强化学习的内在奖励机制,旨在解决传统强化学习中在稀疏奖励场景下,智能体难以学习...