《顺丰机器学习》专题

3.7. 进一步学习 开始阅读 Go语言入门 教程。 参考 Wiki Codelab 编写一个web程序。 阅读 Effective Go 阅读 Go语言文档

1. 浏览器选择 所有章节中的例子都基于 Chrome 浏览器环境。 推荐读者也使用 Chrome 进行调试学习，保证所有案例效果统一。 同时 Chrome 也是所有主流浏览器中支持 JavaScript 特性较多的、速度相对较快的浏览器。 获取Chrome浏览器 Chrome 浏览器 2. 开发工具 开发工具一般会分为两种，一种为 IDE (Integrated Development Envi

TensorBoard 涉及到的运算，通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。 为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。 当 TensorBoard 设置完成后，它应该是这样子的： 数据序列

Temporal-difference (TD) learning可以说是增强学习的中心，它集成了蒙特卡洛思想和动态编程（dynamic programming, DP）思想，像蒙特卡洛方法一样，TD 方法不需要环境的动态模型，直接从经验经历中学习，像 DP 方法一样，TD 方法不需要等到最终的 outcome 才更新模型，它可以基于其他估计值来更新估计值。 1、TD Prediction TD

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后，它被用于一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和机器控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏中，比人类玩的还好，它仅

强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后，它在这些年产生了一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和及其控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了一项 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，甚至多数比人类玩的还要好，它

我们在查看vue-js的文档的时候，会发现它跟我们真正使用的项目的代码完全不一样。 例如，vuejs的官方文档的讲解，都是这样： （完全是把所有代码都写在了js中） var Child = { template: ' A custom component! ' } new Vue({ // ... components: { // 将只在父模板可用 'my-compo

问题列表 《深度学习》 8.4 参数初始化策略 一般总是使用服从（截断）高斯或均匀分布的随机值，具体是高斯还是均匀分布影响不大，但是也没有详细的研究。 但是，初始值的大小会对优化结果和网络的泛化能力产生较大的影响。 一些启发式初始化策略通常是根据输入与输出的单元数来决定初始权重的大小，比如 Glorot and Bengio (2010) 中建议建议使用的标准初始化，其中 m 为输入数，n 为输出

加速训练的方法 内部方法 网络结构 比如 CNN 与 RNN，前者更适合并行架构 优化算法的改进：动量、自适应学习率 ./专题-优化算法 减少参数规模 比如使用 GRU 代替 LSTM 参数初始化 Batch Normalization 外部方法 深度学习训练加速方法 - CSDN博客 GPU 加速 数据并行 模型并行 混合数据并行与模型并行 CPU 集群 GPU 集群

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你可能已经接触过编程，并开发过一两款程序。同时你可能读过关于深度学习或者机器学习的铺天盖地的报道，尽管很多时候它们被赋予了更广义的名字：人工智能。实际上，或者说幸运的是，大部分程序并不需要深度学习或者是更广义上的人工智能技术。例如，如果我们要为一台微波炉编写一个用户界面，只需要一点儿工夫我们便能设计出十几个按钮以及一系列能精确描述微波炉在各种情况下的表现的规则。再比如，假设我们要编写一个电子邮件客

Visual C++提供了一个名为Enroll的例子来作为学习MFC数据库编程的教程．Enroll分为四步，本节的任务就是指导读者完成前三步的Enroll例程，并对其进行较彻底的剖析．通过学习这三步例程，读者将掌握用AppWizard和ClassWizard创建MFC数据库应用程序的方法． 在开始学习Enroll例程时，读者也许会感到用AppWizard创建数据库应用很容易，似乎不用学习前面几节的

操控浏览器的能力 广泛的使用领域 易学性 强大的性能 开放性 社区支持 每当我开始阅读一本很厚的书，总是先问自己，它值得我这样做吗？ 读完一本书，就像完成一段旅程。有些旅程会让你终身回忆，而另一些旅程让你后悔不迭，不应该将宝贵的生命浪费在它之上。 所以我想，在读者开始阅读这本教程之前，我最好也谈谈为什么要学JavaScript，它有什么用？一方面，我不希望有人因为读了我的书而后悔；另一方面，这本教

在本章中，您将详细了解使用Python在AI中强化学习的概念。 强化学习的基础知识 这种类型的学习用于基于评论者信息来加强或加强网络。 也就是说，在强化学习下训练的网络从环境中接收一些反馈。 然而，反馈是有评价性的，而不是像监督学习那样具有指导性。 基于该反馈，网络执行权重的调整以在将来获得更好的批评信息。 这种学习过程类似于监督学习，但我们的信息可能非常少。 下图给出了强化学习的方框图 - 构建

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