1 前言如果大家已经对DQN有所了解，那么大家就会知道，DeepMind测试的40多款游戏中，有那么几款游戏无论怎么训练，结果都是0的游戏，也就是DQN完全无效的游戏，有什么游戏呢？
比如上图这款游戏，叫做Montezuma’s Revenge。这种游戏类似超级玛丽，难在哪里呢？需要高级的策略。比如图中要拿到钥匙，然后去开门。这对我们而言是通过先验知识得到的。但是很难想象计算机如何仅仅通过图像...
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2016-05-13 15:20:19
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最近在学深度学习相关的东西，在网上搜集到了一些不错的资料，现在汇总一下： Free Online Books Courses Video and Lectures Papers Tutorials WebSites Datasets Frameworks Miscellaneous Github 几 ...
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2016-05-13 09:29:23
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“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。为了使得网络中信息更好的流动，每一层输出的方差应该尽量相等。基于这个目标，现在我们就去推导一下：每一层的权...
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2016-05-13 04:15:31
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这篇文章里提出了一种用MMD来同时对两个域上的marginal distribution和conditional distribution进行约束的迁移网络。...
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2016-05-13 02:11:32
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以下内容翻译自A fast learning algorithm for deep belief nets
by Geoffrey E. Hinton
and Simon Osindero
1 Introduction
学习一个有多个隐藏层的密集的连接的（densely-connected）有向信念网络是非常困难的，因为给定了一个向量，我们很难推断出隐藏活动(h...
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2016-05-13 02:04:30
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ImageNet Classification with Deep
Convolutional Neural Networks
http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
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2016-05-13 02:03:37
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<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Cambria;mso-ascii-theme-font:minor-latin;
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Cambria;mso-hansi-the...
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2016-05-13 01:59:25
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这篇文章提出了一种在不同域上使用不同网络参数来提取特征的网络结构。为了保证两个网络的相似性，提出了一种衡量两个参数差别的损失。...
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2016-05-13 01:58:18
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使用卷积神经网络进行图片理解一段，从二十一世纪开始，卷积神经网络就成功运用在了检测，切割和识别上面。这通常是在一些拥有大量标注数据的领域中得到了充分的应用。
像素级的识别能够运用在自动机器人，自动驾驶汽车等诸多领域。其他的领域包括语音识别和自然语言的理解。
直到12年之前，cnn都没有活起来，但是alexnet使得一切变成可能。最近的研究成果是一个图像识别的cnn和语言处理的rnn连接起来产生...
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2016-05-13 01:49:41
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<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Cambria;mso-ascii-theme-font:minor-latin;
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Cambria;mso-hansi-the...
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2016-05-13 01:46:42
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