تسبب الضبط الدقيق التقليدي للتعزيز في نتائج متقطعة وغير مستقرة. باستخدام ProRLv2، قمت بتطبيق جداول تعزيز مطولة، وتقييد خسارة عبر المجالات، ومناطق ثقة KL، وتطبيع عالمي - مما يضمن تحسينات مستمرة وذات دقة عالية في التفكير.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 22
أعجبني
22
9
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
Web3ExplorerLin
· منذ 4 س
فرضية: مثل الجسر عبر السلاسل ولكن لوعي الذكاء الاصطناعي بصراحة
شاهد النسخة الأصليةرد0
StakeOrRegret
· منذ 4 س
نظرية الإله هو ثور، لقد رحل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ColdWalletGuardian
· منذ 8 س
هذه الخوارزمية لديها شيء من المصداقية
شاهد النسخة الأصليةرد0
BoredApeResistance
· منذ 18 س
لقد قمت مرة أخرى بتحسين نموذج لف القطط
شاهد النسخة الأصليةرد0
HalfBuddhaMoney
· 08-19 21:20
هذا النموذج RL واضح
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-5854de8b
· 08-19 21:12
حتى لا يعرف كيفية ضبط المعلمات يجرؤ على الاستعراض
شاهد النسخة الأصليةرد0
WalletManager
· 08-19 21:09
تحسين الخوارزمية يشبه البيانات داخل السلسلة، من الضروري التحكم في الاستقرار.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainDecoder
· 08-19 21:07
تصميم فترة KL هذه يبدو متسرعًا قليلاً... وفقًا لبيانات Nature 2022، يُنصح بتوسيع مساحة العينة
تسبب الضبط الدقيق التقليدي للتعزيز في نتائج متقطعة وغير مستقرة. باستخدام ProRLv2، قمت بتطبيق جداول تعزيز مطولة، وتقييد خسارة عبر المجالات، ومناطق ثقة KL، وتطبيع عالمي - مما يضمن تحسينات مستمرة وذات دقة عالية في التفكير.
استكشاف هذه الحدود الجديدة