摘要： 强化学习相关资料(书籍，课程，网址，笔记等) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 更多请看：Reinforcement Learning - 随笔分类 - 凯鲁嘎吉 - 博客园 https://www.cnblogs.com/kailuga 阅读全文

摘要： 双层优化问题：统一GAN，演员-评论员与元学习方法 (Bilevel Optimization Problem unifies GAN, Actor-Critic, and Meta-Learning Methods) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kai 阅读全文

摘要： COMPLETER: 基于对比预测的缺失视图聚类方法 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文对COMPLETER: Incomplete Multi-view Clustering via Contrastive Prediction这篇 阅读全文

摘要： 重要性采样(Importance Sampling)——TRPO与PPO的补充 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 上两篇博客已经介绍了信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO)与近端策略 阅读全文

摘要： 近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization Algorithms, PPO) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Ra 阅读全文

摘要： 信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是John S., Sergey L., Pieter A., Michael J., Philip 阅读全文

摘要： 强化学习(Reinforcement Learning) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》及其他资料，了解强化学习(Reinforcement Learning)的基本知识，并介绍相关强化学习算法。更多强化 阅读全文

摘要： 生成对抗网络(GAN与W-GAN) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 通过阅读《神经网络与深度学习》，了解生成对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)的来龙去脉，并介绍GAN与Wasserstei 阅读全文

摘要： 卷积神经网络CNN 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN 或ConvNet）是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络最早主要是用来处理图 阅读全文

摘要： 循环神经网络RNN 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在前馈神经网络中，信息的传递是单向的，这种限制虽然使得网络变得更容易学习，但在一定程度上也减弱了神经网络模型的能力，在生物神经网络中，神经元之间的连接关系要复杂得多，前馈神经网络可以看 阅读全文