随笔分类 -  人工智能

我的研究生
转：从原理到代码：大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块
摘要：地址：https://www.leiphone.com/news/201703/JNPkCt08zJd9znzZ.html 阅读全文
posted @ 2017-07-16 17:34 月是故乡明95 阅读(188) 评论(0) 推荐(0)
图：centrality
摘要：【定义】Centrality：图中每个节点v的相对重要度c(v)，重要度是什么可根据具体应用定义。 【估计方法】 Degree centrality Betweenness centrality Closeness centrality Eigenvector centrality PageRank 阅读全文
posted @ 2017-05-08 15:09 月是故乡明95 阅读(863) 评论(0) 推荐(0)
网络的介数中心性(betweenness)及计算方法
摘要：http://blog.csdn.net/betarun/article/details/51168259 阅读全文
posted @ 2017-05-08 15:06 月是故乡明95 阅读(7105) 评论(0) 推荐(0)
增强学习Reinforcement Learning经典算法梳理3：TD方法
摘要：转自：http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51382759 博客地址：http://blog.csdn.net/songrotek/article/category/5419801 阅读全文
posted @ 2017-05-05 12:15 月是故乡明95 阅读(437) 评论(0) 推荐(0)
贝叶斯原理及其推断简介
摘要：1、贝叶斯公式及应用： 详见：链接ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html 阅读全文
posted @ 2017-03-09 20:22 月是故乡明95 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)
转：梯度下降法（上升法）的几何解释
摘要：梯度下降法是机器学习和神经网络学科中我们最早接触的算法之一。但是对于初学者，我们对于这个算法是如何迭代运行的从而达到目的有些迷惑。在这里给出我对这个算法的几何理解，有不对的地方请批评指正！ 梯度下降法定义 （维基百科）梯度下降法，基于这样的观察：如果实值函数 在点 处可微且有定义，那么函数 在 点沿 阅读全文
posted @ 2017-02-14 21:44 月是故乡明95 阅读(1034) 评论(0) 推荐(0)
转：极小极大搜索方法、负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法
摘要：转自：极小极大搜索方法、负值最大算法和Alpha-Beta搜索方法 1. 极小极大搜索方法 一般应用在博弈搜索中，比如：围棋，五子棋，象棋等。结果有三种可能：胜利、失败和平局。暴力搜索，如果想通过暴力搜索，把最终的结果得到的话，搜索树的深度太大了，机器不能满足，一般都是规定一个搜索的深度，在这个深度 阅读全文
posted @ 2016-12-17 17:18 月是故乡明95 阅读(1228) 评论(0) 推荐(0)
转：强化学习（Reinforcement Learning）
摘要：机器学习算法大致可以分为三种： 1. 监督学习(如回归，分类) 2. 非监督学习(如聚类，降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢？ 增强学习（reinforcementlearning, RL）又叫做强化学习，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。 定义: Reinforcement le 阅读全文
posted @ 2016-12-12 15:03 月是故乡明95 阅读(331) 评论(0) 推荐(0)
强化学习学习资料
摘要：一、介绍及资料 强化学习介绍：http://www.cse.unsw.edu.au/~cs9417ml/RL1/introduction.html 强化学习博客站点：http://www.algorithmdog.com/ml/rl-series JS库： http://cs.stanford.ed 阅读全文
posted @ 2016-12-12 15:02 月是故乡明95 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)
转：A Painless Q-learning Tutorial (一个 Q-learning 算法的简明教程)
摘要：demo 参见 MDP DEMO 本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译，共分两部分，第一部分为中文翻译，第二部分为英文原文。翻译时为方便读者理解，有些地方采用了意译的方式，此外，原文中有几处笔误，在翻译 阅读全文
posted @ 2016-12-11 15:56 月是故乡明95 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)
1、通过搜索进行问题求解
摘要：一个问题由5部分组成：初始状态，行动集合，转移模型，目标测试函数，路径代价函数。问题的环境用状态空间表示。状态空间中从初始状态到达目标状态的路径是一个解。 可以从完备性、最优性、时间复杂度和空间复杂度等方面来评价一个搜索算法。 主要分为：无信息搜索策略（盲搜）、有信息搜索策略（启发式搜索） 无信息搜 阅读全文
posted @ 2016-12-10 15:44 月是故乡明95 阅读(460) 评论(0) 推荐(0)