摘要：
本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 在上一文介绍了RL基础概念和MDP后，本文介绍了在model-free情况下（即不知道回报Rs和状态转移矩阵Pss 阅读全文
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本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL（Reinforcement Learning） 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Grad 阅读全文
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0. introduction GAN模型最早由Ian Goodfellow et al于2014年提出，之后主要用于signal processing和natural document processing两方面，包含图片、视频、诗歌、一些简单对话的生成等。由于文字在高维空间上不连续的问题（即任取 阅读全文
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# 参考 https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/84939755 小做改动 需要： github上下载bert的代码：https://github.com/google-research/bert 下载google训练好的中文语料模型：htt 阅读全文
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# 好久没更新博客了，有时候随手在本上写写，或者Evernote上记记，零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o。。还是整理到博客上比较有整体性，也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT（Bidirectional Encoder 阅读全文
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众所周知，机器学习的训练数据之所以非常昂贵，是因为需要大量人工标注数据。 autoencoder可以输入数据和输出数据维度相同，这样测试数据匹配时和训练数据的输出端直接匹配，从而实现无监督训练的效果。并且，autoencoder可以起到降维作用，虽然输入输出端维度相同，但中间层可以维度很小，从而起到 阅读全文
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感谢中国人民大学的胡鹤老师，课程容量巨大，收获颇丰。 之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢，但其有一劣势，无论是人类的视觉神经还是听觉神经，所接受到的都是一个连续的序列，使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network（RNN），每一 阅读全文
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之前通过各种博客视频学习CNN，总是对参数啊原理啊什么的懵懵懂懂。。这次上课终于弄明白了，O(∩_∩)O~ 上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后 阅读全文
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感谢中国人民大学的胡鹤老师，人工智能课程讲的很有深度，与时俱进 由于深度神经网络（DNN）层数很多，每次训练都是逐层由后至前传递。传递项<1，梯度可能变得非常小趋于0，以此来训练网络几乎不会有什么变化，即vanishing gradients problem；或者>1梯度非常大，以此修正网络会不断震 阅读全文
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感谢中国人民大学的胡鹤老师，课程理论实践结合，讲得很好~ 神经网络是从生物领域自然的鬼斧神工中学习智慧的一种应用。人工神经网络（ANN）的发展经历的了几次高潮低谷，如今，随着数据爆发、硬件计算能力暴增、深度学习算法的优化，我们迎来了又一次的ANN雄起时代，以深度学习为首的人工神经网络，又一次走入人们 阅读全文