《强化学习》专题

这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上手教程。 当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字

大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器学习几十年了，比如光学字符识别 （Optical Character Recognition，OCR）。但是直到 1990 年代，第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟，它就是垃圾邮件过滤器（sp

到此我们已经全面了解了一些关键概念，如Internet、WWW、客户端、服务器、本地应用、移动网页应用，前后端开发以及技术架构等。 现在让我们再来回顾一下引言部分提出的问题： 为什么要学？是不是适合你？怎么学？ 我们的建议是： 1. 如果你偏感性一点，喜欢与人交流多于服务器命令行交互，那么你适合学习客户端开发技术，而在客户端技术里，HTML5将在PC端替代Flash和Silverlight插件，在

当你开始思考你应该如何学习WebGL和Three.js的时候，相信你至少对相关的关键词了解过了，希望通过WebGL或Three.js实现你想要的Web3D功能，也许你也会去思考通过WebGL或Three.js能不能实现你想要的功能，也许你是因为领导临时分配任务，还不太清楚WebGL和Three.js是什么，个人建议是不要做过多思考，先看看相关的具体技术教程，随着时间的推移你自然会明白Canvas、

在上一章，我们学习了深度神经网络通常比浅层神经网络更加难以训练。我们有理由相信，若是可以训练深度网络，则能够获得比浅层网络更加强大的能力，但是现实很残酷。从上一章我们可以看到很多不利的消息，但是这些困难不能阻止我们使用深度神经网络。本章，我们将给出可以用来训练深度神经网络的技术，并在实战中应用它们。同样我们也会从更加广阔的视角来看神经网络，简要地回顾近期有关深度神经网络在图像识别、语音识别和其他应

感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题，最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中，$$x{(i)}in X= Rn$$，$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$，$$i=1,2,...,m$$，求参数$$w

大多数人听到“机器学习”，往往会在脑海中勾勒出一个机器人：一个可靠的管家，或是一个可怕的终结者，这取决于你问的是谁。但是机器学习并不是未来的幻想，它已经来到我们身边了。事实上，一些特定领域已经应用机器学习几十年了，比如光学字符识别 （Optical Character Recognition，OCR）。但是直到 1990 年代，第一个影响了数亿人的机器学习应用才真正成熟，它就是垃圾邮件过滤器（sp

卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是将二维离散卷积运算和人工神经网络相结合的一种深度神经网络。它的特点是可以自动提取特征。有关卷积神经网络的数学原理和训练过程请见我的另一篇文章《机器学习教程 十五-细解卷积神经网络》。 手写数字识别 为了试验，我们直接采用http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的手写

Angel 中的学习率Decay Angel参考TensorFlow实现了多种学习率Decay方案, 用户可以根据需要选用. 在描述具体Decay方案前, 先了解一下Angel中的Decay是怎样引入的, 在什么时候进行Decay. 对于第一个问题, Decay是在GraphLearner类中引入的, 在初始化时有如下代码: val ssScheduler: StepSizeScheduler =

说明 该文档为“3Blue1Brown - 深度学习系列视频”的整理，主要包括三个视频 神经网络的结构 梯度下降法 反向传播算法 让我们跟着 3Blue1Brown 从偏数学的角度来理解神经网络（原视频假设观众对神经网络没有任何背景知识） 目录 内容： 神经网络是什么？ 神经网络的结构 神经网络的工作机制 深度学习中的“学习”指的是什么？ 神经网络的不足 示例：一个用于数字手写识别的神经网络 这个

平台列表 Google Cloud AI Cloud Machine Learning Engine 托管的机器学习服务 AutoML 自动化机器学习 机器学习API，如 Jobs, Video Intelligence, Vision, Speech, Natual Language 以及 Tanslation 等 Amazon Machine Learning SageMaker 自动化机器学

模式识别是自然语言处理的一个核心部分。以-ed结尾的词往往是过去时态动词（5.）。频繁使用will是新闻文本的暗示（3）。这些可观察到的模式——词的结构和词频——恰好与特定方面的含义关联，如时态和主题。但我们怎么知道从哪里开始寻找，形式的哪一方面关联含义的哪一方面？ 本章的目的是要回答下列问题： 我们怎样才能识别语言数据中能明显用于对其分类的特征？ 我们怎样才能构建语言模型，用于自动执行语言处理任

学习新技能，尤其是非技术类，是最大的一种乐趣。大多数公司会更加有斗志如果它们明白这对程序员来说是多大的激励。 人类通过做来学。读书和上课是有用的。但你对一个从不写程序的程序员会有任何敬意吗？学习任何技能，你应该把自己放在一个可以练习技能的宽容的位置。学习一个新的编程语言时，在你必须做一个大工程前，试着用它做一个小的工程。学习管理软件项目时，先试着管理一个小的工程。 一个好的导师不是你做事情的替代品

First Launch 首次运行 Let's begin learning Unity. If you have not yet opened Unity, you can find it inside Start » Programs » Unity on Windows, or Applications » Unity on Mac. The Unity Editor will appear

投票 以下的合约相当复杂，但展示了很多Solidity的功能。它实现了一个投票合约。 当然，电子投票的主要问题是如何将投票权分配给正确的人员以及如何防止被操纵。 我们不会在这里解决所有的问题，但至少我们会展示如何进行委托投票，同时，计票又是 自动和完全透明的 。 我们的想法是为每个（投票）表决创建一份合约，为每个选项提供简称。 然后作为合约的创造者——即主席，将给予每个独立的地址以投票权。 地址后