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...
昆仑万维荣誉顾问颜水成博士、UC Berkeley Sergey Levine 教授和 Google DeepMind 研究科学家 Georgios Piliouras 博士这四位重量级嘉宾,从多智能体系统、强化学习和具身智能等方面,提出了新的思路和解决方案,给人工智能领域的前沿研究以启发和全新视角。
当训练一台计算机学习下棋时,传统方法人工智能训练方法是在专家的监督下训练反向传播神经网络,评估棋局形势和可能的落子。这种人工智能学习方法叫做监督学习。第一代阿尔法狗就采用了监督学习的算法,从在线围棋对战平台KGS上获取了16万局对弈棋谱,采样成3000万个样本作为训练样本(每个样本包含了当前棋局形势状态以及棋手的落...
深度学习中使用的神经网络通常包含多个隐藏层,称为“深度”神经网络。 生成对抗网络(GAN):一种用于生成新数据的神经网络架构,由两个神经网络组成:一个是生成器,另一个是判别器。生成对抗网络通过让两个网络进行对抗,从而生成出与现实世界类似的数据。 变分自编码器(VAE):另一种生成新数据的神经网络架构,它通过学习...
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏(http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/)老师撰写的《神经网络与深度学习》书册,是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一,每一章都是干货,非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前
生成式AI首先通过深度学习从大量数据中学习到数据的内在结构和规律,然后利用强化学习来探索最优的行为策略,最后通过神经网络生成新的、符合要求的数据。 回顾历史,生成式AI的发展可追溯到20世纪50年代。当时的科学家们开始研究如何让计算机产生艺术作品。然而,由于计算能力的限制,这一领域的发展一直较为缓慢。直到2006年...
1小时我居然就搞懂了深度强化学习DQN算法及训练!DQN改进与应用技巧,运用神经网络来近似Q值函数,使算法能够在高维状态下运行,深度学习共计15条视频,包括:1、算法原理通俗解读、人工智能入门到实战学习路线、2、目标函数与公式解析_ev等,UP主更多精彩视频,请关注UP账
1小时居然就搞懂了深度强化学习DQN算法及训练!计算机博士详解深度Q学习原理+实例演示+DQN改进与应用技巧! 会AI的哈利波特 4531 28 PyTorch入门到进阶!手把手教你用深度学习框架进行神经网络模型搭建、数据处理、模型训练和模型部署!32集高效讲解,就怕你不学!(AI人工智能丨Python) 迪哥的深度学习课堂 858 21 1小时...
一. 深度学习及其适用范围 大数据造就了深度学习,通过大量的数据训练,我们能够轻易的发现数据的规律,从而实现基于监督学习的数据预测。 没错,这里要强调的是基于监督学习的,也是迄今为止我在讲完深度学习基础所给出的知识范围。 基于卷积神经网络的深度学习(包括CNN、RNN),主要解决的领域是图像、文本、语音,问题聚焦在...
卷积神经网络的大致介绍我们在前一篇文章深度强化学习(一)中已经说过了。本篇文章会详细介绍卷积神经网络的起源,发展和应用。本篇文章我们会从以下几个方面介绍: 1)神经网络是什么 2)卷积神经网络的起源与经典结构 3)卷积网络的发展 4)总结。 一,神经网络是什么 ...