这一章标题为机器学习的基本原理，其中有很详细的讨论。4.1 机器学习的4个分支4.1.1 监督学习给定样本集合，学习将输入数据映射到已知目标。大部分的都属于这种。包括optical character recognition, speech recognition, image classification, and language t
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2023-11-27 11:57:57
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根据OpenAI的代码注释Q_function 就是一个 输入observation 输出action 的模型
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2022-07-19 19:39:44
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Hi All, this is a series of blogs that I intend to write about how to use TensorFlow 2.0 for deep learning. 大家好，我打算撰写一系列博客，介绍如何使用TensorFlow 2.0进行深度学习。 In this blog, I will go over how to classify Fash
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2024-02-04 20:36:33
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Deep Q-Learning产生和更新Q表在大状态空间环境中可能变得无效Deep Q-Learning使用了一个神经网络，它获取一个状态，并基于该状态近似每个动作的Q-值，而不是使用Q-表。我们将使用RL Zoo训练它玩太空入侵者和其他雅达利环境，这是一个使用稳定基线的RL训练框架，提供训练脚本、评估代理、调整超参数、绘制结果和录制视频。在深度Q-Learning中，我们创建了一个损失函数（lo
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2023-10-03 20:43:04
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2.1 神经网络的第一次接触让我们看一下神经网络的实例，这个神经网络使用了python库Keras来学习识别手写数字。除非你已经有了关于Keras或者相似的库的经验，你不会明白立刻明白第一个例子的所有东西。你可能还没有装Keras；这没关系，在下一章里，我们会回顾这个例子中的每一个元素，并详细的解释它们。所以如果看到一些看起来专业或者看上去就像是魔法的东西，你也不用担心！我们必须从某个地方开始。这
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2023-11-10 16:17:47
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简介深度学习(人工神经网络的研究的概念) 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终
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2023-12-06 16:49:58
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一、强化学习基础强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要分支，其核心思想是通过与环境的交互学习最优策略。与监督学习不同，强化学习不需要预先准备好的输入-输出对，而是通过试错机制获得奖励信号来指导学习。1.1 核心概念• 智能体（Agent）：学习的执行者
• 环境（Environment）：智能体交互的对象
• 状态（State）：环境的当前情况
• 动作（Ac
文章目录第十一章：Deep learning for text11.1 Natural language processing: The bird’s eye view11.2 Preparing text data11.3 Two approaches for representing groups of words:Sets and sequences11.4 The Transformer
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2024-03-14 11:54:46
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机器学习基础机器学习的四个分支1 监督学习 supervised learning2 无监督学习3 自监督学习4 强化学习评估机器学习模型训练集、验证集和测试集评估模型的注意事项数据预处理、特征工程和特征学习神经网络的数据预处理特征工程过拟合与欠拟合减小网络大小添加权重正则化添加dropout 正则化机器学习的通用工作流程 机器学习的四个分支1 监督学习 supervised learning概
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2023-12-20 16:39:43
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2.1 神经网络的第一次接触让我们看一下神经网络的实例，这个神经网络使用了python库Keras来学习识别手写数字。除非你已经有了关于Keras或者相似的库的经验，你不会明白立刻明白第一个例子的所有东西。你可能还没有装Keras；这没关系，在下一章里，我们会回顾这个例子中的每一个元素，并详细的解释它们。所以如果看到一些看起来专业或者看上去就像是魔法的东西，你也不用担心！我们必须从某个地方开始。这
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2023-08-13 12:22:29
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Pytorch一 、深度学习概览1、工具篇2、流程介绍3、基础知识（常用操作）1、数据结构类型4、常见名词概念二、深度学习Pytorch1、神经网络1.1 如何构建神经网络1.2 核心组件2、数据处理工具2.1 torchvision（可视化处理工具）2.1.1、torchvision.transforms2.1.2、torchvision.datasets2.1.3、torchvision.m
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2024-01-09 10:58:31
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本文作者：hhh5460问题情境一个2*2的迷宫，一个入口，一个出口，还有一个陷阱。如图（图片来源：https://jizhi.im/blog/post/intro_q_learning） 这是一个二维的问题，不过我们可以把这个降维，变为一维的问题。感谢：https://jizhi.im/blog/post/intro_q_learning。网上看了无数文章，无数代码，都不得要领！直到看
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2024-05-20 10:31:05
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吴恩达Deep Learning编程作业 Course2- 改善深层神经网络-第二周作业：优化方法到目前为止我们一直使用梯度下降算法来进行参数更新，求得最小化成本。在这个作业中我们将学习优化算法，能够节省时间使得我们更快的得到好的结果。在吴恩达老师的课程中将梯度下降比喻为在山壑中找到最低点，如下图所示： 本次练习需要使用的库函数（一些工具类代码放在文章最后，请自行创建对应文件）import num
Type4Py: Deep Similarity Learning-Based Type Inference for PythonType4Py：Python中基于深度相似性学习的类型推理摘要动态语言（如Python和JavaScript）以静态类型换取开发人员的灵活性和工作效率。缺少静态类型可能会导致运行时异常，并且是IDE支持薄弱的主要因素。为了缓解这些问题，PEP 484为Python引入了
记录学习网址，占个茅坑：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.htmlhttps://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/ ...
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2018-05-13 21:44:00
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Deep Learning
Content
One 深度学习原理（上）
1.1
1.2
1.3 用K近邻来进行图像分类
1.4
Two 深度学习原理（下）
2.1
2.2
2.11 RNN网络结构
2.12 RNN网络细节
2.13 Python实现RNN算法
2.14 LSTM网络结构简介
2.15
2.19 训练技巧之Transfer Learni
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2021-07-22 10:06:47
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Part 2： Logistic Regression with a Neural Network mindset你将学到： -建立学习算法的一般架构 -初始化参数 -计算损失函数和它的梯度 -使用优化算法（梯度下降） -按正确的顺序将上述三个函数集合到一个主模块函数中1 - PackagesFirst, let’s run the cell below to import all th
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2024-01-20 02:31:50
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为了让它更具体一些，让我们回去看看MNIST例子的过程。首先，我们下载了MNIST的数据包；（略）下一步，我们展示了张量train_images的轴的数量，ndim属性：（略）这是它的shape：（略）并且这是它的数据类型，dtype属性：（略）所以我们有了一个8位int的3D张量。更准确的说，这是一个每个包含了28*8个整数的60000个矩阵。每个矩阵是一个有着0到255之间系数的灰度图片。让我
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2023-09-12 14:13:15
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# 实现“labview deep learning Python”的步骤和代码示例
## 1. 确定需求
在实现“labview deep learning Python”之前，首先需要确定具体的需求和目标，比如需要使用LabVIEW来调用Python中的深度学习模型进行图像识别。
## 2. 确定工具
确保已经安装LabVIEW和Python，并且已经配置好相关的环境变量。
## 3
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2024-07-03 04:51:14
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Deep Learning and Shallow Learning由于 Deep Learning 现在如火如荼的势头，在各种领域逐渐占据 state-of-the-art 的地位，上个学期在一门课的 project 中见识过了 deep learning 的效果，最近在做一个东西的时候模型上遇到...
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2015-07-25 12:33:00
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