强化学习教程: 04-Model-Free Evaluation, MC,TD and TD(λ)
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：强化学习教程: 04-Model-Free Evaluation, MC,TD and TD(λ) 本章主要内容： 蒙特卡洛学习：Mon…
-
93
文章
-
60275
评论
-
1
邻居
ML
强化学习教程: 03-Policy Iteration and Value Iteration
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：强化学习教程: 03-Policy Iteration and Value Iteration 本章主要内容： 动态规划：Dynamic Programming 迭…
强化学习教程: 02-MDP
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：强化学习教程: 02-MDP 几乎所有的强化学习问题都可以转化为马尔科夫决策过程，所以我们文主要介绍以下内容： 马尔科夫过程：Markov Proce…
深度学习：原理简明教程20-深度学习:GRU, LSTM, BRNN, Deep RNN
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：深度学习：原理简明教程20-深度学习:GRU和LSTM 有了Simple RNN为什么还需要GRU和LSTM： 因为存在梯度消失问题！！！层次太深！！…
深度学习：原理简明教程19-深度学习:序列模型与RNN
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：深度学习：原理简明教程19-深度学习:序列模型与RNN 什么是Neural Network（NN）： 神经网络训练输出是没有位置信息的。所以需要专门的…
深度学习：前沿技术-Attention：一个实例说明Attention机制
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：深度学习：前沿技术-Attention：一个实例说明Attention机制 Attention机制早在一两年前就有所耳闻，它作为一般NN，CNN和RN…
深度学习：原理简明教程01-从浅层机器学习到深度学习
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：深度学习：原理简明教程01-从浅层机器学习到深度学习 参考:大量论文和资料 总算可以开始从浅层机器学习技术转到深度学习技术上了，开心^_^ 接下来计划…
机器学习：原理简明教程14-聚类
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程14-聚类 一句话概括（聚类）：聚类是无监督学习，需要将没有标注类别的实例，自动归类。 一句话概括（K-Means）: K-Me…
机器学习：原理简明教程13-降维与LDA，PCA，因子分解
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程13-降维与LDA，PCA，因子分解 一句话概括（LDA）：就是要找到一个向量，通过它进行投影，投影后可分，为了得到该向量，提出…
机器学习：原理简明教程12-主题模型
欢迎转载，作者：Ling，注明出处：机器学习：原理简明教程12-主题模型 一句话概括（SVD）：SVD通过矩阵的分解，分解成三个矩阵的相乘，其中隐含的行或者列就是隐藏的主题。 一句话概括（pLSA）：…
