摘要：[TOC] Markov Decision processes 马尔可夫决策过程，里面有几个术语 ,`episode history value gain`。在后续的学习中，也会有这些术语。 Markov Decision processes 广泛应用于计算机科学和其他工程领域。所以很好的理解它。我
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随笔分类 - 人工智能
摘要：[TOC] Markov Decision processes 马尔可夫决策过程，里面有几个术语 ,`episode history value gain`。在后续的学习中，也会有这些术语。 Markov Decision processes 广泛应用于计算机科学和其他工程领域。所以很好的理解它。我
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摘要：文献引用:https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html The CIFAR 10 dataset The CIFAR 10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6
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摘要：思路:先获取10000张自己的图像，然后通过CNN神经网络进行学习。 第一步：先获取自己的脸的数据。如何做? 代码如下: 图像效果:
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摘要：神经网络的图解 感知机，是人工设置权重。让它的输出值符合预期。 而神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。 如果用图来表示神经网络，最左边的一列称为 输入层 ，最右边的一列称为 输出层 ，中间的一列称为 中间层 。中间层有时也称为 隐藏层 .如下图: 之前，文章中:http
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摘要：[TOC] 导读 看任何一个领域的文章，一定要看第一手资料。学习他们的思考方式，论述逻辑，得出一点自己的感悟。因此，通过阅读paper,来提升自己对于这个领域的感性和理性认识。如少年时，玩war3电子竞技一般。练习一个种族，找寻突破点。 文章原文:https://ai.tencent.com/ail
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摘要：[TOC] 个人学习笔记，有兴趣的朋友可参考。 1.感知机的描述 感知机（perceptron）由美国学者Frank Rosenblatt在1957年提出来的。是作为神经网络（深度学习）的起源的算法、 学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想 感知机接收多个输入信号，输出一个信
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摘要：因为深度学习会应用到我们大学时候学习的数学知识 线性代数。（矩阵当年想起来还是挺有意思的，有考研的经历都有感觉） 而在计算机里面如何展示矩阵的计算和应用，就需要运用到 ,是Python的一个外部库。 开始学习一下如何应用 进行数组和矩阵的运算。 [TOC] 1.生成一维数组和计算 演示效果如下: 2
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