human

题目：《Proactive Human-Machine Conversation with Explicit Conversation Goals》介绍这是一篇ACL2019的文章，主动对话的

论文出处：ACL 2019 1. 摘要 论文提出了一种基于知识图谱能主导对话的对话系统，并开源了对应的数据集DuConv。该数据集涉及电影、导演和演员相关题材，包含3w个多轮对话，约27w个句子。每个对话包含一个目标三元组[START,

p6 in 20191211 论文名称：Proactive Human-Machine Conversation with Explicit Conversation Goal … … … ：让机器有自主意识的和人类对话 论文作者：We

1. 我们提出了基于知识图谱的主动对话任务，让机器像人类一样主动和用户进行对话。referenceProactive Human-Machine Conversation with Explicit Conversat

人在环路的强化学习（Reinforcement Learning with Human in the Loop, HIL） 和 人类反馈的强化学习（Reinforcement

标题：Human-level control through deep reinforcement learning文章链接：Human-level control through deep re

Abstract 强化学习理论在动物行为上，深入到心理和神经科学的角度，关于在一个环境中如何使得智能体优化他们的控制，提供了一个正式的规范。为了利用强化学习成功的接近现实世界

文章目录前置知识动机结果MLC架构MLC实施讨论前置知识 quadmeta-learning中，每个epoch包含了若干eposide，每个eposide包含若干个类别的Support Set和

Human-level control through deep reinforcement learning 论文链接：https:courses.cs.washington.educoursescse571