零、为什么需要深度Q学习 上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function Table)来形成对当前状态的...
”机器学习与神经网络“ 的搜索结果
原理[机器学习]机器学习笔记整理10- 神经网络算法1. 关于非线性转化方程(non-linear transformation function)sigmoid函数(S 曲线)用来作为activation function: 1.1 双曲函数(tanh) 1.2 逻辑函数(logistic ...
ChatGPT，即“Chat Generative Pre-trained Transformer”，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，由OpenAI开发。这个模型的独特之处在于它的能力，可以生成自然、流畅的文本，仿佛是来自一个有思维的聊天伙伴。...
本文覆盖机器学习常见知识要点，包括机器学习流程、算法分类（监督学习、无监督学习、强化学习）、依托的问题场景（分类、回归、聚类、降维）、机器学习模型评估与选择等。
使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一...
部分题目的个人解答，参考了github上的习题解答分享与知乎解答。题目是自己做的，部分解答可能出错，有问题的解题部分欢迎指正。 第一章 2-1 直观上，对特定的分类问题，平方差的损失有上限(所有标签都错，损失值是...
卷积神经网络图像识别python代码
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在...
提炼《神经网络与深度学习》中的内容
第一种是与有限元方程求解方面的结合, 直接应用卷积 神经网络算法求解线性有限元方程; 第二种方式结合有限元计算和机器学习预测复杂材料结构与力学性能的关 系. 本文作者应用该方法基于细观页岩扫描照片和...
RBF神经网络与BP神经网络优缺点比较 1. RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP 网络的结构要比RBF 网络简单。 2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现...
导言 神经元模型 激活函数类型
图 LeNet卷积神经网络结构前接：《机器学习——深度学习之数据库和自编码器》 一、LeNet卷积神经网络结构 1、卷积神经的作用 由手工设计卷积核转换为自动学习卷积核 卷积公式有很多：如傅里叶变换、小波变换等 ...
自适应线性神经网络:ADAptive LInear NEuron (Adaline) 大纲 1. look --- 比Rosenblatt感知器算法的优势 2. write --- 吐槽实验结果 3. code --- python 对比Rosenblatt 憋说话，先上图 -.- Rosen
机器学习的神经网络是以人脑中的神经网络为启发的，历史上出现过很多不同的版本
amp;see_lz=1# 先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人...具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。 ...
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