例如,你可以在一个大规模的图片数据集(如ImageNet)上训练一个深度学习模型,以识别各种物体(如猫、狗、汽车等)。 迁移知识:将这个在大数据集上训练好的模型(或其部分,比如模型的前几层)应用到一个新的任务上。例如,你想做一个新的任务——识别某个特定类型的植物。虽然模型之前是为了识别各种物体而训练的,但它...
三、深度强化学习 深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。 深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合,可以直接根据输入的图像进行控制,是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。 Tabular based method ...
强化学习(Reinforcement Learning) 强化学习是机器学习的一种方法,通过让代理在环境中不断行动,并根据这些行动所获得的奖励来进行学习。代理的目标是最大化从环境中获得的总奖励,从而学习到最佳的决策策略。 打个比方,强化学习就像训练一只宠...
试使用相同的决策树追踪其他4个实例。你将会注意到,所有5种面食食谱都分为两个不同的类别。 第一类——SL喜欢的意大利面食,包含了实例1、4和5。 第二类——SL不喜欢的意大利面食,包含了实例2和3。 免责声明——其中一位作者(SL)选择了这些属性值,仅作为教学之用。SL在曼哈顿下城纽约市的“小...
简单说,人工智能范围最大,涵盖机器学习、深度学习和强化学习。如果把人工智能比喻成孩子大脑,那么机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程,而深度学习是这种过程中很有效率的一种教学体系。 有人表示,人工智能是目的,是结果;深度学习、机器学习是方法,是工具。 百度百科如此阐释人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写...
机器学习中除了深度学习还有一个非常重要的强化学习 过去十年中,强化学习的大部分应用都在电子游戏方面。最新的强化学习算法在经典和现代游戏中取得了很不错的效果,在有些游戏中还以较大优势击败了人类玩家。未来强化学习在医疗和教育方面有望得到很高的应用。
目前,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。强化学习又称再励学习或者评价学习,也是机器学习的技术之一。强化学习是智能体自主探索环境状态,采取行为作用于环境并从环境中获得回报的过程。强化学习的目标是最大化长期的累积回报。与监督学习和无监督学习不同,...
强化学习是对英文Reinforced Learning的中文翻译,它的另一个中文名称是“增强学习”。相对于有监督学习和无监督学习,强化学习是一个相对独特的分支;前两者偏向于对数据的静态分析,后者倾向于在动态环境中寻找合理的行为决策。 强化学习的行为主体是一个在某种环境中独立运行的Agent(可以理解为“机器人”), 其可以通过...
很多深度学习的算法是半监督式学习算法,用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括:受限波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBN), Deep Belief Networks(DBN),卷积网络(Convolutional Network), 堆栈式自动编码器(Stacked Auto-encoders)。