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PyTorch学习之路第七篇，用于记录PyTorch实现CIFAR-10分类代码（书上的代码有好多冗余）目录完整代码（还未训练）完整代码（已训练，直接载入模型）下面实例数据集位于：C:\Users\22130\Learning_Pytorch

传统的机器学习有一套较完整的理论和算法，去scikitlearning网站可以有个大致的了解，或者听下吴恩达老师那门基础ML课程（网

模仿学习（ImitationLearning）是一种机器学习技术，通过观察和模仿专家（通常是人类玩家）的行为，训练AI模型，使其能够在游戏中执行类似的任务。与传统

强化学习强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，主要用于让智能体（agent）通过与环境的互动，逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动，以最大化其获得的累积回报。

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在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning

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本文是LLM系列文章，针对《ASurveyofLargeLanguageModelsonGenerativeGraphAnalytics:Query,Learning,andApplications》的翻译

多模态学习笔记-语言模型篇（3）参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning;url:VLLM-BASE吐槽今天接着昨天的源码继续看，黑神话：悟空正好今天发售，希望广大coder

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摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

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机器学习（MachineLearning,ML）作为AI的核心技术之一，正在逐步重塑旅游业的各个方面，从需求分析、行程规划、服务体验到营销策略，无一不展现出其巨大的潜力和价值。

模仿学习（ImitationLearning，IL）算法是强化学习领域的一个分支，它关注于让智能体通过模仿专家的行为来学习任务。

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多模态学习笔记-语言模型篇（2）参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning;url:vlm-learning吐槽今天的源码看的欲仙欲死，NTK(neuraltangentkernel

前段时间由于维护，我们的日志停了一段时间，这周开始恢复本周学习会更新内容更新AllEarsEnglish播客2期音频MP3+原文文本字幕(transcript)AEE0146TurgayEvrenonHowLearningEnglishOnlineWillMakeYouBraver.mp3AEE0146TurgayEvrenonHowLearningEnglishOnlineWillMakeYou

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SimpleandScalableStrategiestoContinuallyPre-trainLargeLanguageModels相关链接：arxiv关键字：LargeLanguageModels、Pre-training、ContinualLearning

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。

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机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。

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MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记，也融入了自己对机器学习理解，个人推荐李宏毅老师的机器学习系列课程，尤其对于初学者强烈推荐

问题描述安装了anaconda的电脑，新建了一个名叫deeplearning的环境，在该环境下已经成功安装了tensorflow。

许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题（sequencetosequencelearning），如语音识别、机器翻译、字符识别。

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