它是一个其神经元追求的目标与整个网络的目标不同的网络。去中心化意味着没有中央控制器。有多个 Agent 在执行任务,但作为一个整体,我们希望最终能形成一个强大的智能网络。 例如,整个网络可能寻求最大化其强化学习系统的奖励,或者它可能寻求按照训练集的指示对图像进行分类以监督学习系统。但单个神经元可能有其他目...
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...
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...
深度学习是生成式AI的核心技术之一。 神经网络:一种模拟人脑神经元的计算模型,能够模拟人类的感知和认知过程。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...
【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《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩...
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...
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 ...
4.构造网络结构 14:32 5.训练网络模型 12:34 1-深度学习要解决的问题 07:56 2-深度学习应用领域 14:07 3-计算机视觉任务 05:49 4-视觉任务中遇到的问题 10:02 5-得分函数 07:15 6-损失函数的作用 10:43 7-前向传播整体流程 13:46 4-返向传播计算方法 09:34 5-神经网络整体架构 ...
(人工智能、深度学习、AI) 人工智能前沿技术 6632 39 太全了!【时间序列预测】这可能是唯一一个把时间序列预测讲解清楚的教程了吧!(Informer/LSTM)_(人工智能、深度学习、机器学习、机器学习算法、AI) 人工智能前沿技术 8002 29 强推!人工智能基础知识全套教程!Python基础+深度学习+强化学习+神经网络!带你一口气...
深度强化学习求解组合优化问题近年来受到广泛关注,是由于其结合了强化学习(Reinforcement learning)强大的决策(decision-making)能力和深度学习(deep learning)的各种模型(RNN、Transformer、GNN等等)强大的信息提取表征能力(representative),同时又结合神经网络强大的函数近似功能,可以采用神经网络近似Value-based RL中的Q值函数...