1.强化学习和神经网络都是人工智能的重要分支,但侧重点和应用场景有所不同。 2.强化学习侧重于智能体在环境中通过与环境交互学习最优策略,而神经网络则侧重于模拟人脑神经元网络结构,用于分类、回归等任务。 3.强化学习更适用于多步决策问题,而神经网络在处理大规模数据集上表现更好。 强化学习的核心概念与算法 1...
AlphaGo Zero通过”左右互博“式的强化学习算法训练自己的神经网络,预测每一步棋的落子选择和哪一方(自己的左手,还是自己的右手)将获得胜利,并在这个过程中创造了成千上万张从未出现过的围棋棋谱。这个神经网络改进了树形搜索的能力,得到了更高质量的落子选择和在下一回合对弈中的更强大的“左右互搏”。从一个只知...
神经网络是深度学习的基本组成部分,它是由多个神经元组成的网络。神经网络可以用于监督学习和无监督学习等任务。 神经网络通过学习数据来调整神经元之间的连接权重,从而实现模式识别和预测等功能。神经网络的结构和参数可以通过训练来自适应地调整,从而使网络具有更好的性能和泛化能力。 强化学习: 强化学习是一种通过智能...
01 课程大纲 课程内容上做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络(GCN,GAT等),对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。除此之外,也会包含科研方法论、元学习、解释性、Fair learning等系列主题。课程采用全程直播授课模式。 模块一:凸优化 第一章:凸优化介绍 | 从优化角度理...
可以看出,这个单一“神经元”的输入-输出映射关系其实就是一个逻辑回归(logistic regression)[逻辑回归将在后续的章节介绍]。其实激活函数也可以选择双曲正切函数(tanh)。函数图形如图1.3所示。 图1.3 sigmod函数和双曲正切函数图 介绍完单个神经元,现在该介绍神经网络了。所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在...
强化学习和神经网络各有其难点，它们属于人工智能领域中不同的子领域，各自具有独特的复杂性和挑战。选择...
在本期训练营(第四期)中我们对内容做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络,另外一方面对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。课程仍然采用全程直播授课模式。 那...
在本期训练营(第四期)中我们对内容做了大幅度的更新,一方面新增了对前沿主题的讲解如图神经网络,另外一方面对核心部分(如凸优化、强化学习)加大了对理论层面上的深度。目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。课程仍然采用全程直播授课模式。 那什么样的人适合来参加高阶班呢?
神经网络是一种通过模仿人脑神经元之间的连接和交流方式来进行计算的算法。它由多个层次的神经元组成，每个神经元通过调整权重和激活函数来处理输入数据，输出结果。通过将强化学习和神经网络相结合，可以让智能体自动学习和改进其决策和行为。基于强化学习的神经网络算法 2.1 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning） ...
在神经网络中,权重的更新方式如下: 第一步:对训练数据取一批(batch);第二步:进行正向传播以获得相应的损失;第三步:反向传播损失,得到梯度;第四步:使用梯度更新网络的权重。 丢弃(Dropout) 它是一种通过在神经网络中删除单元来防止过度拟合训练数据的技术。实际应用中,单元被删除的概率是,或被保留的概率是。