發(fā)簡(jiǎn)信
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Multi-task Learning(Review)多任務(wù)學(xué)習(xí)概述背景：只專(zhuān)注于單個(gè)模型可能會(huì)忽略一些相關(guān)任務(wù)中可能提升目標(biāo)任務(wù)的潛在信息，通過(guò)進(jìn)行一定程度的共享不同任務(wù)之間的參數(shù)，可能會(huì)使原任務(wù)泛化更好。廣義...
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精簡(jiǎn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)總結(jié)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 元素：actor(我們可以控制，決策我們的行為)，Env，Reward（我們不能控制環(huán)境）主要方法：model-baed（對(duì)Env建模...
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Generative Model（VAE1）Unspervised learning主要任務(wù)目標(biāo)是發(fā)掘數(shù)據(jù)潛在有價(jià)值的結(jié)構(gòu)，主要分為clustering，dimentionality re...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練Trick神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建好，訓(xùn)練不出好的效果怎么辦？明明說(shuō)好的擬合任意函數(shù)(一般連續(xù))(為什么？可以參考Neural Network and Deep Le...
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Deep Reinforcement Learning簡(jiǎn)介David Silver說(shuō)，AI = RL + DL = Deep Reinforcement Learning他的課程：RL Cource b...
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【GAN貨】進(jìn)階預(yù)備知識(shí)這次給大家介紹一下GAN的generalized framework。其實(shí)很多研究都是這樣，先找到一個(gè)比較直觀好理解方法，然后去研究他的框架，發(fā)...
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GAN原理"潛"析為了后面介紹seqGAN + RL的應(yīng)用，先來(lái)介紹一下這個(gè)很火的GAN，火到似乎女?huà)z上帝都是“干”出來(lái)的...稍提一點(diǎn)背景。統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)中，這個(gè)...
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源碼解讀Tensorflow的Seq2Seq實(shí)現(xiàn)API,構(gòu)建一個(gè)數(shù)值預(yù)測(cè)Seq2Seq的資料很多，這里就簡(jiǎn)單介紹下吧。顧名思義，它就是一個(gè)sequence來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)sequence的模型，主要是一個(gè)encoder-...