fine-tune和transfer learning是两个相似的概念，但是并不完全相同，两个都是利用训练过的模型来解决现在的问题，但是也有一些差异。fine-tune(微调）fine-tune意思是对以前已经训练过的模型（例如，可能已经用一些数据进行了训练）已经学习到了一些信息，然后继续训练该模型（例如：可能在不同的数据集上继续进行训练），核心思想就是用已经训练的模型的参数作为新模型的初始化参数
人工智能现在越来越火，很多非行业内的人对深度学习，强化学习，迁移学习等概念会感到很陌生，同时各种偏理论性和学术性的解释也会显得很晦涩难懂。 其实这类机器学习的机制和人类的学习机制其实很相似，因此本文会列举一些日常中人们是如何学习的例子来说明深度学习，强化学习和迁移学习等概念。 &n
1. 深度学习：基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是图像
原创
2023-07-05 12:10:37
422阅读
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
3433阅读
点赞
1评论
强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
564阅读
深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
转载
2022-07-29 09:09:25
1173阅读
目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
298阅读
第一章 介绍
强化学习的基本思想：从与环境的互动中学习1.1 强化学习强化学习的重要特征：➀、反复试验（trial-and-error search）➁、推迟奖励（delayed reward）➀、已知状态，需要做一个动作，得到一个奖励信号以及接下来的状态。 目标是：通过调整，使得最大。 ➁、推迟奖励的定义：当前动作不仅决定了即时奖励，还决定了下一个状态，所以对下一个奖励也会
强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
765阅读
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2022-01-12 09:38:08
937阅读
[toc] 文章标题：《67. 【神经网络】基于迁移学习的强化学习》 背景介绍： 深度学习是目前人工智能领域最流行的算法之一。神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习模型，其基本结构由多层感知器组成，每一层感知器输入一组特征，经过反向传播算法计算得到输出结果。随着训练数据的增加，神经网络不断优化，最
原创
2023-06-24 07:29:17
81阅读
前文是一些针对IRL，IL综述性的解释，后文是针对《Generative adversarial imitation learning》文章的理解及公式的推导。通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂任务，例如无人驾驶中，很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。人类学习新东西有一个重要的方法就是模仿学习，
从离散空间到连续空间在之前提到的强化学习任务中，都是有限的MDP框架，即动作空间及状态空间的个数都是有限个。然而，现实生活中的很多问题动作空间与状态空间并非离散的，而是连续的。那么如何用强化学习的理论基础去解决问题呢？主要有两种思路：离散化处理、函数逼近。离散化处理：指的是把连续空间用区域o化的方式划分成有限的个数。具体的处理手法有Tilecoding及Coarsecoding。函数逼近：指的是把
转载
2018-05-02 11:08:53
10000+阅读
点赞
#python基础5：进阶 文章目录一、强化和进阶1.【重点】组包和拆包1.2. 【重点】组包和拆包的应用2. 【理解】引用2.2 【理解】引用指向改变2.3. 【记忆】函数传参是引用传递3.【记忆】可变类型与不可变类型4.【重点】range5.【重点】列表推导式6.【记忆】匿名函数7.【了解】递归函数8.【记忆】enumerate和del二、【应用】学生名片管理系统1.需求分析2.主页面逻辑:3
深度学习笔记（31） 迁移与增强1. 迁移学习2. 大训练集的迁移学习3. 迁移规律4. 数据增强 1. 迁移学习如果要做一个计算机视觉的应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始 如果下载别人已经训练好网络结构的权重，通常能够进展的相当快 用这个作为预训练，再转换到感兴趣的任务上 用迁移学习把公共的数据集的知识迁移到自己的问题上举个例子，假如说要建立一个猫咪检测器，用来检测宠物猫 假
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2021-09-23 04:02:53
202阅读
以上是机器学习、深度学习和强化学习的基本代码原理和实现方法，具体实现方式可以根据具体问题和算法选择合适的工具和库进行开发。
