随笔分类 -  AI

摘要：邱锡鹏 NNDL 学习笔记 阅读全文

摘要：题目及理论讲解： 【卷积神经网络】例题XO - Python实现 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) PyTorch实现代码： # https://blog.csdn.net/qq_26369907/article/details/88366147 # https://z 阅读全文

摘要：题目讲解： 卷积神经网路 Convolutional Neural Networks · 資料科學・機器・人 (mcknote.com) 卷积 | 池化 | 激活 import numpy as np x = np.array([[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 阅读全文

摘要：第一版：完全按照MOOC课件编程实现 【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题 编程验证 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) 第二版：用PyTorch实现，发现求得梯度与MOOC课件不一致 怀疑程序有Bug，感觉肯是对 l.backward 阅读全文

摘要：上一篇文章【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题 编程验证 - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com) 使用python实现，主要是为了观察链式求导的过程。 链式法则求导还是比较麻烦的，特别是层数比较深的时候，计算量很大，过程也很复杂，编程实现非 阅读全文

摘要：8.3 误差后向传播(BP) 原理和推导过程，参考慕课。https://www.icourse163.org/course/ZJU-1003377027 （2022.4.29更正：上面的计算结果W1-W4是错误的。详细说明：【人工智能导论：模型与算法】MOOC 8.3 误差后向传播(BP) 例题 【 阅读全文

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摘要：挺有难度，推进不动了 ~ 看明白时序差分，再研究Q学习，一步步来 ~ Update： 听了听 王树森 老师的 时序差分 例子，茅塞顿开，开心 ！ https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx?p=2 阅读全文

摘要：不同的书写的不大一样。 看的时候有点晕，原来是没有统一标准 ~ 写成： R(s1,a,s2）是没有争议的~ 阅读全文

摘要：【人工智能导论：模型与算法】强化学习问题定义 贝尔曼方程 比上一遍好了很多，但还不是很通透，需要看第三遍 ！ 阅读全文

摘要：【人工智能导论：模型与算法】马尔科夫决策过程 【人工智能导论：模型与算法】强化学习问题定义 贝尔曼方程 太晚了，贝尔曼来不及看了。贝尔曼有一定难度，拿出时间单独看也好。 第二遍看MDP，理解又深入了一些。 【2022.1.22更新】 价值函数 更新为：状态价值函数。 更多教材采用 状态价值函数 另一 阅读全文

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摘要：【人工智能导论：模型与算法】6.3 卷积神经网络 【人工智能导论：模型与算法】6.4 循环神经网络 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 阅读全文

摘要：这一部分难点：交叉熵损失函数 【人工智能导论：模型与算法】交叉熵 V2.0 还是似懂非懂 阅读全文

摘要：特征值分解 特征值求解 特征向量求解 行列式求解 奇异值分解 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://blog.csdn.net/u010182633/article/details/45921929 https://www.cnb 阅读全文

摘要：一串知识盲点，任重道远 ~ 耐下心来慢慢看吧…… 计算学习理论 霍夫丁不等式 PAC 集成学习 AdaBoosting 阅读全文

摘要：主要用来降维，也可用于分类 阅读全文