深度增强学习方面专栏

最新推荐文章于 2025-07-05 10:40:03 发布
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博客提供了深度强化学习相关专栏的链接（https://blog.youkuaiyun.com/column/details/deeprl.html），可通过该链接获取深度强化学习领域的相关内容。

https://blog.youkuaiyun.com/column/details/deeprl.html

深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-19 15万+
基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕传统 SLAM 与基于深度学习的端到端定位展开，先介绍 SLAM 的定义、发展及应用场景，再详解激光 SLAM 和视觉 SLAM 的原理、特点与代码示例，分析传统 SLAM 的局限性。同时阐述深度学习在定位中的应用，包括基础、端到端定位原理及优势。通过对比两者的精度、鲁棒性和计算资源需求，探讨深度学习端到端定位取代传统 SLAM 的挑战，以及两者融合的趋势，最后展望未来技术发展方向、应用场景拓展和行业影响。
Deep Reinforcement Learning 深度增强学习资源
Vent_NCS的博客
01-21 931
深度增强学习资源
李哥深度学习复试班专栏
curtain18的博客
01-09 2815
人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序。机器学习：能够随着数据量的不断增加不断改进性能的算法。深度学习：机器学习的一个子集；利用多层神经网络从大量数据中进行学习。一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性。这里简述几个经典的传统机器学习算法。KNN, 决策树，朴素贝叶斯。
深度学习模型迁移学习效果
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
07-18 3万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我们将深入探讨如何优化深度学习模型的迁移学习效果。迁移学习作为一种强大的技术，可以利用预训练模型在新任务中实现快速高效的学习。然而，很多开发者在实际应用中发现，迁移学习效果不如预期。本文将从模型选择、数据准备、超参数调整等方面提供全面的优化策略，希望能帮助大家在迁移学习过程中获得更好的效果。选择合适的预训练模型是迁移学习成功的关键。不同的预训练模型在不同任务上的表现差异较大，因此，选择与新任务特性匹配的预训练模型至关重要。# 加载预训练模型。
深度强化学习落地调参技巧
hooksten的博客
02-26 980
尽量对 observation space 和 action space 进行归一化。：从 shaped reward 开始，简化问题。测试环境：使用随机动作测试环境是否正常。check_env(env) # 检查自定义环境并输出警告。
机器学习算法———深度学习（常见的结构）
php优质创造者
08-06 2372
👨‍💻。
深度学习从入门到精通：保姆级教程来啦
大雨的博客
07-05 2610
我们首先了解了深度学习的基本概念，明白了它是如何通过神经网络来模拟人类大脑的学习过程，从而实现对数据的智能处理。接着，我们深入探讨了深度学习的核心原理，包括神经网络的结构、激活函数的作用、损失函数的计算以及优化算法的选择等。这些知识是我们理解和应用深度学习的基石，只有掌握了它们，我们才能更好地构建和训练深度学习模型。
深度学习大模型学习100tips
xw555666的博客
11-07 2万+
通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步积累经验，最终能够处理大模型和复杂任务。分享您的研究成果和代码，以获得反馈和建立声誉。
Mnist手写数据集，包含训练集与测试集，与博客中深度学习专栏可配套学习使用
05-05
对于深度学习专栏的读者来说，MNIST数据集的使用可以涵盖从基础概念如神经网络架构，到进阶主题如优化算法、损失函数和正则化等多方面内容。通过实践在MNIST上的模型训练，读者可以更好地理解和掌握深度学习的基本...
【2025深度学习系列专栏大纲：深入探索与实践深度学习】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-13 444
13.2 少样本学习（FSL）与元学习（Meta-Learning）的基础理论与应用案例。9.1 目标检测与识别：YOLO、Faster R-CNN等模型的实现与应用。15.4 深度学习的未来趋势与挑战：量子深度学习、神经形态计算等方向的展望。9.2 图像分割：U-Net、Mask R-CNN等模型的实现与优化。5.1 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）的基础理论。6.2 Q-learning与深度Q网络（DQN）的实现与应用。14.2 可解释AI技术：LIME、SHAP等的实现与应用案例。
《深度学习工业缺陷检测》专栏介绍 & 优快云独家改进实战
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
09-22 6305
深度学习工业缺陷检测：1）提供工业小缺陷检测性能提升方案，满足部署条件；2）针对缺陷样品少等难点，引入无监督检测；3）深度学习 C++、C#部署方案；4）实战工业缺陷检测项目，学习如何选择合适的框架和模型；
基于微信小程序平台开发的集家庭日常收支精细化记录多成员协同管理与智能财务分析于一体的云端家庭财务管理系统_微信小程序开发前端界面设计后端数据逻辑处理云数据库存储用户权限管.zip
12-04
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CursorSetup-x64-2.1.47.exe
最新发布
12-04
CursorSetup-x64-2.1.47.exe
动态覆盖的分布式策略，具有有限感知能力.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
（55页PPT）智慧农业行业解决方案.pptx
12-04
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基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法-基准函数测试（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文提出了一种基于双目标UCB控制启发式算法的主动磁悬浮轴承PID隐式模型优化方法，并通过基准函数测试验证其有效性。该方法结合了多目标优化与启发式搜索策略，旨在提升主动磁悬浮轴承控制系统中PID参数整定的精度与稳定性，利用Matlab进行仿真代码实现，展示了在基于双目标 UCB 控制启发式算法的主动磁悬浮轴承 PID 隐式模型优化方法——基准函数测试（Matlab代码实现）复杂非线性系统建模与优化方面的应用潜力。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事自动化、机械电子工程等领域研发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于主动磁悬浮轴承系统的高性能控制设计；②为PID控制器参数优化提供基于双目标UCB启发式算法的新思路；③适用于需要高精度、强鲁棒性控制的工业场景，如高速旋转机械、精密制造装备等。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注双目标优化机制与UCB启发式策略的融合方式，并可通过替换不同基准函数进行扩展实验，进一步掌握其在实际控制系统优化中的调参技巧与适应性分析方法。
毕业设计基于深度学习的家庭用电量预测模型研究python源码+PPT材料+演示视频.zip
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超声心脏图像分割数据集：深度学习研究与实践
这些图像数据经过了预处理，包括对比度拉伸、resize等图像增广手段，以增强数据的多样性和深度学习模型的泛化能力。该数据集被分为训练集和验证集，其中训练集包含了大约2400张图像数据和对应mask图像，用于模型训练...
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