1.DL/深度学习框架 PyTorch TensorFlow Keras PaddlePaddle Caffe Caffe2 MegEngine MindSpore OneFlow ScikitLearn Mathworks Theano Torch MLLib Ray http://ML.NET 2.ML/传统机器学习框架 XGBoost LightGBM LibSVM 3.RL/强化学习框架 RLlib TorchRL PaddleRL TF-Agents 4.TL/迁移学习框架 CCTL EasyTransfer NVTLT ...
目前,深度学习在计算机视觉,语音识别,自然语言处理(NLP)等领域取得了使用传统机器学习算法所无法取得的成就。 四、强化学习 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...
机器学习-深度学习-强化学习 仅供学习使用 机器学习的核心,从数据中自动学出规律。 深度学习是一个框架,受到了人工神经网络的启发。 深度学习模型: 更加强大的表达能力、具备层次表示能力、全局的泛化能力、迁移学习能力 机器学习领域的两个大类: 有监督学习 D=(X,y) 学习X->y的学习关系 数据既有特征,又有标签...
机器学习 VS 深度学习:机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术,目前,学术界的各个人工智能研究方向(计算机视觉、自然语言处理等等),深度学习的效果都远超过传统的机器学习方法,再加上媒体对深度学习进行了大肆夸大的报道,有人甚至认为,“深度学习最终可能会淘汰掉其它所有机器学习算法”。这...
机器学习的任务与模型是可以组合的，即有非深度/深度监督学习、非深度/深度强化学习、非深度/深度无监督...
而且目前针对深度学习的两个主流框架pytorch和 TensorFlow 都是支持 Python 开发的，也就是说深度学习的...
一、机器学习常用的开源框架和库 1. Scikit-learn 2. Mahout 3. MLlib / spark.ml 4. 其他 二、深度学习常用的开源框架和库 1. TensorFlow 2. Keras 3. PyTorch 4. Caffe 5. 其他 三、强化学习常用的开源框架和库 1. OpenAI Gym 2. OpenAI Baseline ...
► 特征提取模块:特征提取模块主要负责将离散的算子序列也即因子表达式转换为连续的抽象表征,以作为强化学习网络模块的输入。强化学习模型的价值网络和策略网路共享一个输入特征的提取模块。 考虑到合成因子环节的可解释性,本文仅采用传统的线性组合方案,并未引入其他机器学习/深度学习的方法,因而该模块的技术细节在此不...
Caffe,CNTK,DeepLearning4j,Keras,MXNet和TensorFlow是深度学习框架。 Scikit-learning和Spark MLlib是机器学习框架。 Theano跨越了这两个类别。 一般来说,深层神经网络计算在GPU(特别是Nvidia CUDA通用GPU,大多数框架)上运行的速度要比CPU快一个数量级。一般来说,更简单的机器学习方法不需要GPU的加速。
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...