台大-李宏毅-Deep Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2025-09-13 21:55:29 发布
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精品--国立台湾大学李宏毅老师讲解的深度强化学习学习笔记.zip
02-05
这份"精品--国立台湾大学李宏毅老师讲解的深度强化学习学习笔记"应该包含了李宏毅教授在课程中对这一主题的深入解析。 李宏毅教授是计算机科学领域的知名专家，他在机器学习和人工智能方面的教学深受学生喜爱。他的...
台湾李宏毅教授关于深度学习PPT
11-16
该文档是台湾李宏毅教授讲解的深度学习PPT，特别适用于初学者。
[机器学习入门] 经典台大李宏毅机器学习课程从这里开始
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08-21 8万+
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李宏毅 Deep Learning
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09-13 943
AdaGrad 的本质是给更新频繁（历史梯度大）的参数一个越来越小的学习率，给更新稀疏（历史梯度小）的参数一个相对较大的学习率。Transformer 是一个基于自注意力的序列到序列模型，与基于循环神经网络的序列到序列模型不同，其可以能够并行计算；GPT 模型建立在 Transformer 的解码器的基础上，不过其会做 mask 的注意力。解码器的输入是它在前一个时间点的输出，其会把自己的输出当做接下来的输入（训练的输入是标准答案，测试的输入是自己的输出（Mismatch）
【学习笔记】李宏毅 - 深度学习DeepLearning
usernameisnotexist的博客
10-12 306
1. DeepLearning的经历。
李宏毅：deep learning（一）
jiaojiaolou的博客
05-18 521
1、fully connected 2、recurrent neural network（同一个structure反复应用） 双向RNN RNN中每个neural的计算 3、LSTM 三个门控机制的importance： 4、GRU GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，GRU的运算量比LSTM小，它比LSTM少一个gate...
Transformer——台大李宏毅详讲Transformer
Irving.Gao的博客
12-05 1540
台大李宏毅详讲Transformer
强化学习资源——Hands-On Reinforcement Learning、Deep Reinforcement Learning Hands-On等
hhy_csdn的博客
04-12 9071
Hands-On Reinforcement Learning with Python PDF 链接：https://pan.baidu.com/s/1CzplQERRjwgi0b9pQTebFw 密码：u3v5 代码 链接：https://pan.baidu.com/s/1rrmuZTPML-ZLJZlGWhUVdA 密码：qzf8 这本书的代码是Tensorflow Deep Reinfor...
​李宏毅机器学习——强化学习Reinforcement Learning
iwill323的博客
10-31 3330
​李宏毅机器学习-- ​强化学习
强化学习论文笔记：Soft Actor Critic算法
bozitong1996的博客
04-10 4634
无模型(model-free)的深度强化学习算法已经在一系列具有挑战性的决策制定和控制任务中得到了证明。然而，相比于基于模型(model-based)的算法，无模型算法通常面临两大挑战:非常高的样本复杂性和脆弱的收敛特性，这需要细致的超参数调优。这两个挑战严重限制了这些方法在复杂的现实世界领域的适用性。在这个框架中，参与者的目标是最大化期望的回报，同时最大化熵。也就是说，在完成任务的同时尽可能随机...
李宏毅——一天搞懂深度学习PPT学习笔记
The wind of freedom blows
11-27 1227
李宏毅一天搞懂机器学习PPT，SildeShare链接（需要梯子）：https://www.slideshare.net/tw_dsconf/ss-62245351?qid=108adce3-2c3d-4758-a830-95d0a57e46bc&v=&b=&from_search=3 也可以在csdn下载中下载（资源附学习笔记全文）：https://download.cs...
Deep Learning Tutorial 李宏毅
09-07
李宏毅的深度学习课件，很经典的课件对于学习深度学习理论具有很重要的作用。适合新手学习，能给与激发性的指导
李宏毅老师课程：Deep Learning
APythonC的博客
07-21 613
深度学习一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
李宏毅 DeepLearning -2017- CNN
zjguilai的博客
05-10 297
fully connected network就可以解决问题，为什么要自己搭建CNN?? 为了让设计network的参数变少 三个理由： CNN架构：Cnn是FCN的简化系统 convolution 卷积内核 经过Filter1,和Filter2的Convolution的卷积内核得到的是Feature Map 二值灰度图Convolution operate RGB图像 covolut...
李宏毅 深度学习 Deep 学习记录
qq_54206667的博客
07-26 297
目标2024.7.27 看完。
李宏毅《深度学习》：卷积神经网络CNN
宴夜小丑的博客
05-27 4400
李宏毅《深度学习》卷积神经网络CNN：https://www.bilibili.com/video/av9770190/?p=10卷积神经网络CNN常用于影像处理，每个神经元就是classify，但是用fully connected来进行的时候参数会太多假如3万的维度，1000个神经元，那就得是1000*30000个wight，所以我们使用CNN来简化这个架构1、不需要看整张图片，只需要链接到一小...
台大李宏毅
weixin_41078740的博客
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1：Regression-Case Study 为什么在Loss function中，只考虑对w的正则化，而不考虑对b的正则化？ 因为b是一条水平线，b对Loss function是否平滑几乎不产生影响。   1-Regression Demo Ada-Gradient时会详细讲解这个技巧：小的learning rate导致要很多次迭代才能达到最优解，大的learning rate有可能...
李宏毅机器学习课程-DeepReinforcementLearning0218
weixin_49747347的博客
02-18 521
B站 李宏毅2021春机器学习课程 P79 目录 1、深度强化学习 2、设置偏置 1、深度强化学习 奖励计算过程： 为了最大化R，寻找Actor： 2、设置偏置 保证R不会永远为正！ ...
李宏毅《Deep Learning》PPT深度解析
最后，文件名称“deeplearning_李宏毅.pdf”表明这是一份PDF格式的电子书籍，可由电脑、平板电脑或智能手机等设备阅读。这种格式非常适合用于电子学习，因为它允许用户方便地搜索内容、做笔记和高亮显示重要信息。 ...
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