blog翻译。原blog：https://keon.github.io/deep-q-learning/ 强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI agent 的机器学习算法。就跟我们学习骑自行车一样，这种类型的AI通过试错来学习。如上图所示，大脑代表AI agent并在环境中活动 ...
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2020-06-26 01:13:31
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1. 先安装Python, 从官网 https://www.python.org/getit/ 下载Python 安装包，这里下载的 Python-3.6.0.tgz tar -xvf Python-3.6.0.tgz cd Python-3.6.0 ./configure --prefix=/sh ...
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2020-06-25 23:08:10
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问题背景 训练深度学习模型往往需要大规模的数据集，这些数据集往往无法直接一次性加载到计算机的内存中，通常需要分批加载。数据的I/O很可能成为训练深度网络模型的瓶颈，因此数据的读取速度对于大规模的数据集（几十G甚至上千G）是非常关键的。例如：https://discuss.pytorch.org/t/ ...
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2020-06-25 19:36:16
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最近在研究深度学习的论文，但是由于基础薄弱，所以下网上看了好多关于感知器的文章，总结如下： 我们先从最简单的单层感知机学起，单层感知机是一个多输入单输出的模型。 输入：x1, x2 权重：w1, w2 偏置：b 输出：y 为什么要f映射呢？ 我们知道f是激活函数，是非线性函数。 如果我们没有激活函数 ...
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2020-06-25 17:33:16
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1. 摘要 现有的基于深度学习的图像修补方法在损坏的图像上使用标准卷积网络，使用卷积滤波器响应以有效像素以及掩蔽孔中的替代值（通常为平均值）为条件。 这通常会导致诸如颜色差异和模糊等伪影。 后处理通常用于减少这些工件，但代价很高，可能会失败。 我们提出使用部分卷积，部分卷积指的是卷积只在图片的有效区 ...
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2020-06-25 14:04:25
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强化学习是近些年最火，最接近“真实情况”的深度学习方式。对比其他学习注重的是决策问题，通过智能体与周边环境的交互学会了如何能获得更多的奖励。 百度的paddle团队开源了强化学习PARL项目，该项目有几大特性： 在实际任务中尝试使用强化学习解决问题 快速调研下不同强化学习算法在同一个问题上的效果 搭 ...
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2020-06-25 11:57:15
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由于之前做的都是用深度学习做数据融合方面以及NLP方面的东西，虽然NLP做的不是很深入，但是基本用的都是深度学习那一套，都是处理时许序列和序列预训练。
[有一个综述类文章总结的多组学方面的方向](https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78836... ...
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2020-06-24 21:41:44
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机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
下面分**机器学习**和**深度学习**分开理清楚... ...
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2020-06-24 21:32:08
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背景 了解深度学习中的梯度爆炸与消失的原因，及如何处理梯度爆炸与消失。 梯度消失 梯度消失是激活函数和权重矩阵初始化值，这两个因素决定的。 sigmoid函数，求导的最大值为0.25 根据链式求导法则：导数小于0.25，如果初始化的W值，再小于1，这样逐个相乘后，会导致偏差为0，最终导致网路中的参数 ...
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2020-06-24 17:49:19
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caffe是一个开源的深度学习框架，其实现依赖于许多其他的库，下面将分别介绍caffe所需的依赖库。 （1）OpenCV OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由intel公司发起并参与开发，以BSD许可 ...
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2020-06-24 12:29:42
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