深度学习基础【原创】

深度学习基础【原创】
版权声明:本文为Linol Zhang原创文章,未经允许不得转载。 感谢授权ExBot发布 作者博客   AI技术研究的兴起,伴随着两种最直观的思维技巧,即遗传算法与神经网络,这是对生物学研究最直观的技术抽象。深度学习的前身就是神经网络,这个80年代灵光乍现的技术,在那一波人工智能的大潮驱使下,带着人们对于未来AI时代的憧憬,迅速蔓延,一时风头无两,和今天深度学习的火热几乎如出一辙。 某乎友...

机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)

机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)
本文转自雷锋网,原文《机器学习漫游指南 最完整的入门书单(外文版)》文章转载已获授权。原文链接 作者: 三川 编者注:澳大利亚机器学习专家、畅销书作者  Jason Brownlee,对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点,汇总成这份阅读指南。在雷锋网所筛选的学习资源中,这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单,涵盖了最值得学习者、从业者、开发者认真研读的精品书目。这份...

深度强化学习2017年世界顶级大学春季课程预告

深度强化学习2017年世界顶级大学春季课程预告
深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向,吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇,从左到右依次为Deep Q learning玩雅达利(Atari)电子游戏、AlphaGo下围棋,PR2机器人玩乐高,仿真的四腿羚羊复杂地形运动控制。 也可阅读科普文《深度强化学习导引》见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21498750   国外顶级大学在2017年也及...

如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?

如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?
深层学习开启了人工智能的新时代。不论任何行业都害怕错过这一时代浪潮,因而大批资金和人才争相涌入。但深层学习却以“黑箱”而闻名,不仅调参难,训练难,“新型”网络结构的论文又如雨后春笋般地涌现,使得对所有结构的掌握变成了不现实。我们缺少一个对深层学习合理的认识。本文就是通过对深层神经网络惊人表现背后原因的思考,揭示设计一个神经网络的本质,从而获得一个对“如何设计网络”的全局指导。由于...

近似动态规划与强化学习入门步骤(文献篇)

近似动态规划与强化学习入门步骤(文献篇)

Lendaris对控制工程发展阶段进行了划分:第一阶段为反馈机制的引入;第二阶段的特点是通过微分方程对动态系统进行分析,Fourier和Laplace变换,状态空间法、随机方法、Hilbert空间等数学工具奠定了控制系统分析的理论基础,在此基础上发展起了经典控制、现代控制。最优控制、随机控制和鲁棒控制等理论和方法。

马尔科夫决策过程的Monte Carlo规划入门

马尔科夫决策过程的Monte Carlo规划入门
基于模型计算策略的方法称为规划(planning)。相对模型学习而言,规划是计算的瓶颈(Walsh, Goschin, & Littman, 2010)。传统基于模型的规划方法有动态规划,但动态规划需要遍历所有的状态-动作对的值函数,对于大规模连续系统,这通常是难以实现的。另一种思路是:为保证实时性要求,即便只能获得次优的策略也是可以接受的。如稀疏采样(Kearns, Mansour, & Ng, 1999)、和 Monte Carlo 树搜索(MCT...

随机森林入门

随机森林入门

在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。

机器学习中的图模型(Graphical Models)

机器学习中的图模型(Graphical Models)
  图模型(GraphicalModels)在概率论与图论之间建立起了联姻关系。它提供了一种自然工具来处理应用数学与工程中的两类问题——不确定性(Uncertainty)和复杂性(Complexity)问 题,特别是在机器学习算法的分析与设计中扮演着重要角色。图模型的基本理念是模块化的思想,复杂系统是通过组合简单系统建构的。概率论提供了一种粘合剂使 系统的各个部分组合在一起,确保系统作为整体的持续一致性,提供了多种...

统计模式识别综述(转)

统计模式识别综述(转)
@cnsns 老编前言:这是一篇常识性文章,希望你能理解计算机辅助人工判断的一些基本理念。换个极端的说法是:如何让你用手机在天安门前扫一下,知道其中哪位是你暗恋的人的仇人的暗恋的仇人!真的,你信吧 一、引言 模式识别是研究如何让机器能观察环境,并从环境背景中将感兴趣的目标提取分离、分类的过程;给定一个模式,它的识别、分类包含以下两方面的任务:指导性 分类及非指导性分类。所以识别问题...
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