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。深度学习通常需要更多的计算资源和数据来训练,但可以产生更好的结果。 深度学习的核心是深度神经网络,它可以处理高维数据,例如图像、声音等。深度神经网络通常由多个层次组成,每一层都负责对输入数据进行不同的变换和抽象,从而逐步学习数据表示和特征提取
学习率 终止条件:①迭代次数②梯度为0(梯度下降会陷入局部最优解) 43:13 【2025版】2、下 深度学习基本概念简介 【2025版】2、 下 深度学习基本概念简介 P2 - 24:07 【2025版】2、 下 深度学习基本概念简介 P2 - 27:14 一直迭代... 【2025版】2、 下 深度学习基本概念简介 P2 - 37:30 一个Epoch就...
强化学习通过试错和奖励机制来训练智能体,使其在复杂、动态环境中做出最优决策。这一方法在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域具有广泛应用。 综上所述,人工智能包含机器学习,而机器学习进一步包含神经网络、深度学习和强化学习等子领域。这些子领域各自具有独特的技术特点和应用范围,共同推动了人...
【2025版】李宏毅强化学习系列课程!涵盖机器学习,深度学习、神经网络算法、深度 Q 网络(DQN)和Actor-Critic 方法等核心知识点!就怕你学不会!【2025版】李宏毅强化学习系列课程!涵盖机器学习,深度学习、神经网络算法、深度探路由器度编辑于 2025年03月07日 16:35 ...
注:以下为个人总结机器学习知识图谱,来源参考《机器学习》西瓜书、《深度学习》Udacity、《机器学习》Coursera等。
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 ...
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