cs285深度强化学习课程笔记第33页

课程笔记·如何建立自己的品牌？

随着各种媒体的发展，我们在公共场所展示自己的机会越来越多，越来越方便，当你展示自己多了之后，总会给人留下印象，在这个时候，你可能已经在不知不觉间，对外传递了自己的品牌，但是这个品牌，是不是你真正想要表达出去的呢？如何快速的建立自己的个人品牌呢？首先要建立自己的精准定位：你是不是了解自己的优点，你的优点是不是可以在传播过程中被感知到？这里我们需要搞清楚一个概念，就是定位和人设的区别；在大众的认知里，

章鱼记·2023-01-26 03:44

《机器学习-吴恩达》课程笔记week8

目录ClusteringK-MeansAlgorithmOptimizationObjectiveRandomInitializationChoosingtheNumberofClustersMotivationMotivationI&II：DataCompressionPrincipalComponentAnalysisPrincipalComponentAnalysisProblemFormu

SofiaT·2023-01-25 14:30

李宏毅2022ML第三周课程笔记

目录李宏毅2022ML第三周课程笔记（三）--CNN为什么使用CNN？卷积Convolution和fullyconnectedlayer的关系。

梦想的小鱼·2023-01-25 11:43

深度学习课程笔记（一）CNN 卷积神经网络

深度学习课程笔记（一）CNN解析篇相关资料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html首先提到WhyCNNforImage?

a1424262219·2023-01-25 11:01

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction

2019吴恩达机器学习课程笔记——week1——1.Introduction一、WhatisMachineLearning?

weixin_30907523·2023-01-24 16:44

强化学习的两大话题之一，仍有极大探索空间

本文讨论几种常见的深度强化学习探索策略。由于这个话题非常庞大，本文并不能涵

人工智能与算法学习·2023-01-24 13:50

进化算法和深度强化学习的关系？

目录一、前言二、进化算法引导策略搜索的强化学习1.参数分布搜索方法2.策略梯度近似方法3.策略种群搜索方法三、进化算法经验指导的深度强化学习1.无反馈的指导2.有反馈的指导3.进化算法模块嵌入的深度强化学习四

渣渣zheng·2023-01-24 13:19

强化学习与深度强化学习理解

强化学习主要参考西瓜书和一些网上视频加上个人理解，欢迎互动。强化学习的model如下图所示，机器在当前状态下做出动作a，然后环境反馈给机器下一个状态和一个奖励。假定状态空间X，每一个状态x∈X，动作空间A，每一个动作a∈A，奖赏函数为R，P为状态转移函数，那么强化学习对应了四元组E=。此处以西瓜浇水为例：机器通过在环境中不断尝试来学得一个最优的“策略”π。策略有两种表示方法：一种是将策略表示为函数

探索鸭·2023-01-24 12:18

深度强化学习入门介绍

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（Reward）来学习如何在环境中采取最佳的动作或策略。

风度78·2023-01-24 12:18

强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

一、前言强化学习(reinforcementlearning,RL)是监督学习、无监督学习之外的另一机器学习范式,通过设置反映目标任务的奖励函数,驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略.强化学习一般采用马尔科夫决策过程(Markovdecisionprocess,MDP)进行问题形式化描述.强化学习智能体的目标是学习一个策略（policy）:表示从状态到动作概率的映射.深度强

渣渣zheng·2023-01-24 12:47

【CV】吴恩达机器学习课程笔记第18章

本系列文章如果没有特殊说明，正文内容均解释的是文字上方的图片机器学习|Coursera吴恩达机器学习系列课程_bilibili目录18应用案例：照片OCR18-1问题描述与流程(pipeline)18-2滑动窗口(slidingwindows)分类器18-3获取大量数据和人工数据合成18-4上限分析：下一步要做流水线中的哪一个18应用案例：照片OCR18-1问题描述与流程(pipeline)1.找

Fannnnf·2023-01-24 11:07

tensorflow2.0北大课程笔记（二）

第四章数据集构建数据增强图片增强ex：读取保存模型参数提取可视化acc/loss模型应用predict的输入是三维的卷积网络卷积计算单通道三通道感受野同样是55的图片经过两层33的卷积核作用和经过一层5*5的卷积核的感受野都是5，他们的提取能力是一样的，但是他们需要训练的参数不一样padding填充TF描述卷积层批标准化池化Dropout（舍弃）卷积是什么？卷积就是特征提取器，就是CBAPD,编写

cmzz·2023-01-24 11:21

深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。视频地址：https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=41、PG算法回顾在PG算法中，我们的Agent又被称为Actor，Actor对于一个特定的任务，都有自己的一个策略π，策略π通常用一个神经网络表示，其参

BBlue-Sky·2023-01-23 15:41

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-09-可视化-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-可视化-北邮鲁鹏老师课程笔记可视化第一层可视化第一层之后可视化中间层可视化可视化激活图最大化激活块倒数第二个全连接层最邻近降维哪些像素对分类不起作用遮挡实验（OcclusionExperiments

暖焱·2023-01-23 10:53

NVIDIA开发强化学习算法，同时训练数千个机器人

文章来源：ATYUNAI平台近年来，无模型深度强化学习算法已经产生了突破性的成果。然而，当前的算法需要大量的训练样本以及大量的计算能力来实现期望的结果。

whale52hertz·2023-01-22 15:52

李沐《动手学深度学习》课程笔记：14 数值稳定性 + 模型初始化和激活函数

目录14数值稳定性+模型初始化和激活函数1.数值稳定性2.模型初始化和激活函数14数值稳定性+模型初始化和激活函数1.数值稳定性考虑一个具有L层、输入x和输出o的深层网络。每一层l由变换fl定义，该变换的参数为权重W(l)，其隐藏变量是h(l)（令h(0)=x）。我们的网络可以表示为：(4.8.1)h(l)=fl(h(l−1))因此o=fL∘…∘f1(x).如果所有隐藏变量和输入都是向量，我们可以

非文的NLP修炼笔记·2023-01-21 19:56

吴恩达《机器学习》课程笔记归纳（一）-- 初识机器学习

参考地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes1.什么是机器学习一个年代近一点的定义，由TomMitchell提出，来自卡内基梅隆大学，Tom定义的机器学习是，一个好的学习问题定义如下，他说，一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。经验E就

aa_JamesJones·2023-01-21 17:16

大一上学期计算机考试笔记,上大一波学霸笔记曝光笔记本里的青春有着努力的痕迹...

近日，上海大学征集了部分同学的课程笔记，其中既有大一社区学院新生，也有已被推免到名校的学霸，他们纷纷晒出了自己的笔记。他们的学院、专业各不相同，但认真细致的学习态度，却能从那一页页的笔记中清晰透露。

AI科技评论·2023-01-21 14:36

【机器学习吴恩达】2022课程笔记（持续更新）

一、机器学习1.1机器学习定义计算机程序从经验E中学习，解决某一任务T，进行某一性能P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高eg：跳棋程序E：程序自身下的上万盘棋局T：下跳棋P：与新对手下跳棋时赢的概率1.2监督学习supervisedlearning1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案如预测房价（回归问题）、肿瘤良性恶性分类（分类问题）1.3

何梦吉他·2023-01-21 11:16

Python数据分析 - 机器学习笔记：第一章数据分析 - 1.4.4.其他统计图

前言：本文是学习网易微专业的《python全栈工程师》中的《数据分析-机器学习工程师》专题的课程笔记，欢迎学习交流。

WinvenChang·2023-01-21 10:06

吴恩达机器学习课程笔记.pdf

个人认为：吴恩达老师的机器学习课程，是初学者入门机器学习的最好的课程！我们整理了笔记（336页），复现的Python代码等资源，文末提供下载。课程简介课程地址：https://www.coursera.org/course/mlMachineLearning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，

欣一2002·2023-01-21 08:18

吴恩达机器学习系列课程笔记——第五章：Octave教程(Octave Tutorial)

提示：这章选学，可以去学python，第六节可以看看。5.1基本操作https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=26本章学习以种编程语言：Octave语言。你能够用它来非常迅速地实现这门课中我们已经学过的，或者将要学的机器学习算法。过去我一直尝试用不同的编程语言来教授机器学习，包括C++、Java、Python、Numpy和Octave。我发现当使用

Lishier99·2023-01-20 17:00

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十四章：降维(Dimensionality Reduction)

14.1动机一：数据压缩https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=79这个视频，我想开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，后面我们会看了一些视频后，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。但首先，让我们谈论降维是什么。作为一种生动的

Lishier99·2023-01-20 17:30

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十一章：机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

11.1首先要做什么https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=65在接下来的视频中，我将谈到机器学习系统的设计。这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时，你将遇到的主要问题。同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是我认为我们将要讲到的这些东西是非常有用的，可能在构建大型的机器学习系

Lishier99·2023-01-20 17:59

1.贝尔曼方程（Bellman equation）

目录深度强化学习目录简介贝尔曼方程，又叫动态规划方程，是以RichardBellman命名的，表示动态规划问题中相邻状态关系的方程。

DKwtno·2023-01-20 15:31

吴恩达机器学习课程笔记1-2

19.5小时，112个视频先学定理再学概念1-3监督学习例子：预测房价--回归问题判断肿瘤是否良性—分类问题2.2代价函数找到Q0Q1的值，使得假设曲线与真实数据点尽可能的拟合如何得到Q0Q1–差的平方和最小，最小化问题代价函数J(Q0,Q1)，也被称为平方误差函数。目标：最小化代价函数还有其他形式的代价函数，但是平方误差代价函数是解决回归问题最常用的手段2.3代价函数一让假设函数更加简单----

海星？海欣！·2023-01-20 14:12

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法

1.吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法笔记来源：吴恩达机器学习课程笔记：多元梯度下降法仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正1.1多元特征（变量）每一列代表一个特征，例如：房屋大小、卧室数量、

Uncertainty!!·2023-01-20 14:39

【因果推断入门】【课程笔记3】

文章目录图模型结构因果模型Intransitivecase链状结构叉状结构对撞结构D-分隔模型检验和等价类乘积分解法则混淆变量观测数据和试验数据图模型结构因果模型x:treatment因果的发生是有先后顺序的（外生变量，内生变量）Intransitivecase链状结构叉状结构ExCh统计相关Ex->Ch因果相关应该关注分组数据下面这种情况都是因果通路（上：间接影响；下：直接影响），应该关注整体数

姬霓钛镁·2023-01-20 10:36

机器学习Machine Learning学习笔记——回归Regression

深度学习的课程笔记，参考李宏毅机器学习课程一、定义回归是通过输入特征向量来找到函数并输出数值标量。例如，深度学习应用于自动驾驶领域。

待落灯花·2023-01-20 08:15

【论文阅读】Where Did You Learn That From? Surprising Effectiveness of Membership Inference Attacks Agains

SurprisingEffectivenessofMembershipInferenceAttacksAgainstTemporallyCorrelatedDatainDeepReinforcementLearning（成员推理攻击在深度强化学习中对时间相关数据的惊人有效性

qq_44848524·2023-01-19 15:13

DeepMind 综述深度强化学习：智能体和人类相似度竟然如此高！

来源：AI科技评论近年来，深度强化学习（Deepreinforcementlearning）方法在人工智能方面取得了瞩目的成就，从Atari游戏、到围棋、再到无限制扑克等领域，AI的表现都大大超越了专业选手

人工智能学家·2023-01-19 09:36

mysql基础之DML、DQL语句

课程笔记Day25DDL语句DML语句DQL语句第一章DDL语句第01节操作数据库1、创建数据库简单的创建语法--语法格式：CREATEDATABASE数据库的名称;--案例代码:创建了一个数据库，数据库的名称叫做

阳光宅男dh·2023-01-19 05:08

22张深度学习精炼图笔记总结

这不仅仅是一份课程笔记，同时还是一套信息

小白学视觉·2023-01-18 23:25

Chapter1-2_Speech_Recognition(LAS)

2.1ListenRNNEncoder1D-CNNEncoderSelf-attentinonEncoderDownSampling2.2Attend2.3Spell2.4BeamSearch2.5Training2.6BacktoAttention本文为李弘毅老师【SpeechRecognition-Listen,Attend,Spell】的课程笔记

zjuPeco·2023-01-18 19:45

机器学习（八）：CS229ML课程笔记（4）——生成学习，高斯判别分析，朴素贝叶斯

到目前为止，我们主要学习了学习算法模型：，在给定以θ为参数的x时y的分布。比如说逻辑回归模型：，g是sigmoidfunction。今天我们学的是一种不同的学习算法——生成学习算法。Part4生成模型、高斯判别分析、朴素贝叶斯1.判别学习算法和生成学习算法①判别学习算法（discriminativelearningalgorithm）：训练出一个总模型，把新来的样本放到这个总模型中，直接根据总模型

玥晓珖·2023-01-18 17:08

斯坦福CS229机器学习课程笔记四：GDA、朴素贝叶斯、多项事件模型

距离上一篇笔记竟然快要一个月了……希望这周能把cs229监督学习部分的知识搞定。生成学习与判别学习像逻辑回归，用hθ(x)=g(θTx)直接地来建模p(y|x;θ)；或者像感知机，直接从输入空间映射到输出空间（0或1），它们都被称作判别学习（discriminativelearning）。与之相对的是生成学习（generativelearning），先对p(x|y)与p(y)建模，然后通过贝叶斯法

diezhangu4106·2023-01-18 17:04

最短路径(Dijkstra算法)

思路设置一个集合S存放已经找到最短路径的顶点，并设置一个源点，dist[]数组中存放源点距离每个顶点的最短距离，path[]数组中存放的是最短路径，基本过程可以如下描述：（下图来自懒猫老师的《数据结构》相关课程笔记

想写好代码的小猫头·2023-01-18 16:48

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.1 新手村（回归）

玉一·2023-01-18 12:01

吴恩达机器学习课程笔记

吴恩达机器学习课程笔记学习视频第1章1-2什么是机器学习1-3监督学习(supervisedlearningalgorithm)1-4无监督学习(unsupervisedlearningalgorithm

那胖手在星球表面缓慢移动·2023-01-18 11:24

吴恩达机器学习课程笔记：模型描述、假设函数、代价函数

1.吴恩达机器学习课程笔记：模型描述、假设函数、代价函数吴恩达机器学习课程笔记：模型描述吴恩达机器学习课程笔记：代价函数仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正什么是模型？

Uncertainty!!·2023-01-18 11:19

深度学习CS231N学习笔记（从9到10）

九.介绍神经网络———反向传播CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记-知乎专栏杜客Source译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记BackpropNote__，课程教师AndrejKarpathy

garrulousabyss·2023-01-18 11:31

斯坦福CS231n课程笔记纯干货2

11.神经网络的数据预处理均值减法（Meansubtraction）是预处理最常用的形式。它对数据中每个独立特征减去平均值，从几何上可以理解为在每个维度上都将数据云的中心都迁移到原点。在numpy中，该操作可以通过代码X-=np.mean(X,axis=0)实现。而对于图像，更常用的是对所有像素都减去一个值，可以用X-=np.mean(X)实现，也可以在3个颜色通道上分别操作。归一化（Normal

marsjhao·2023-01-18 11:30

深度学习（十四）：数据增强Data Augmentation

编程语言：Python参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版为什么要使用数据增强数据增强，也称数据扩充

打不死的小黑·2023-01-18 10:10

深度强化学习环境搭建

ANACONDA安装过程参考：史上最全最详细的Anaconda安装教程_OSurer的博客-CSDN博客_anaconda安装pytorch:深度强化学习-Pytorch环境配置_indigolove的博客

姚佳俊·2023-01-18 09:57

#9文献学习--基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载

文献：FastAdaptiveTaskOffloadinginEdgeComputingbasedonMetaReinforcementLearning基于深度强化学习DRL的方法，样本效率很低，需要充分的再培训来学习新环境的更新策略

null_kk·2023-01-18 09:25

《EasyRL》强化学习笔记

文章目录概览基本概念系统构成Agent与环境策略奖赏函数值函数环境模型强化学习分类强化学习与监督学习|非监督学习的区别例子：playingpong新技术：深度强化学习马尔科夫决策过程马尔科夫过程（MP，

亦梦亦醒乐逍遥·2023-01-18 08:28

深度学习——day5 读论文：（外）面向自动驾驶的深度强化学习：综述

（外）面向自动驾驶的深度强化学习：综述引言相关资源下载思维导图典型自动驾驶系统的组成部分①SceneUnderstanding从感知模块获得的信息映射到高级动作或决策模块概念上理解①场景理解②决策③规划

想太多!·2023-01-18 07:43

OR Paper Weekly (2)| 深度强化学习在库存管理、自动驾驶等领域的应用；MS主编看管理科学发展历史与展望

作者：徐思坤，姜凯雯精选论文（一）论文题目:CanDeepReinforcementLearningImproveInventoryManagement?PerformanceonLostSales,Dual-Sourcing,andMulti-EchelonProblems期刊:Manufacturing&ServiceOperationsManagement发表年份:2021作者:JorenG

普通网友·2023-01-18 07:41

综述 | 深度强化学习在自动驾驶中的应用

本文是2020年的综述论文《DeepReinforcementLearningforAutonomousDriving:ASurvey》的部分内容节选。翻译稿全文共2万6千字，本文略掉了第3、4节强化学习理论的介绍及扩展部分。摘要随着深度表征学习(deeprepresentationlearning)的发展，强化学习（RL）领域已经形成一个强大的学习框架，并且如今已经具备在高维环境中学习复杂策略的

深蓝学院·2023-01-18 07:39

林轩田之机器学习课程笔记（ combining predictive features之blending and bagging）（32之23）

概要为什么要做模型聚合投票制的blending线性以及任意的blendingbagging方式欢迎转载，可以关注博客：http://blog.csdn.net/cqy_chen对于模型融合可以参考：http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.htmlblending的参考代码：https://heamy.readthedocs.io/en/lat

cqychen·2023-01-17 14:38

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