机器学习是一种让计算机通过学习数据和经验来提高性能的技术。机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。监督学习需要已知的标记数据来训练模型,而无监督学习则没有标记数据,需要从数据中自动发现模式和规律。 深度学习是机器学习的一种特殊形式,通过多层神经网络来学习数据表示和特征提取。深度学习通常需要...
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。
predictions = model.predict(x_test) 深度强化学习(DQN): 模型原理:Deep Q-Networks (DQN) 是一种结合了深度学习与Q-learning的强化学习算法。它的核心思想是使用神经网络来逼近Q函数,即状态-动作值函数,从而为智能体在给定状态下选择最优的动作提供依据。 模型训练:DQN的训练过程包括两个阶段:离线阶段和在线阶段。
深度学习:一种基于神经网络的机器学习方法,通过学习大量数据来训练模型。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...
深度强化学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。应用场景：1) 人工智能的研究领域...
深度强化学习网络(Deep Reinforcement Learning Network):结合了深度学习和强化学习的方法,用于处理与环境交互的任务,如游戏玩法和机器人控制。 这只是神经网络领域中的一小部分类型,随着研究的不断发展,新的神经网络架构和模型也在不断涌现。选择合适的神经网络类型通常取决于任务的性质和数据的特征。
深度学习是机器学习的一个分支,旨在通过包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。自2006年由Hinton等人提出以来,深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。 另一种关键技术是“强化学习”。强化学习是一种通过试错学习来调整策略的机器学习方法。它可以让...
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 ...