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最新推荐文章于 2024-12-06 08:00:00 发布
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Java Deeplearning4j：实现文本分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-09 4351
在本文中，我们介绍了如何使用 DeepLearning4J 构建、训练和评估文本分类模型。我们首先准备了数据集，并进行了数据预处理和向量化。然后，我们构建了一个 RNN 模型，并配置了训练参数。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。通过调整模型和参数，我们可以提高模型的性能。
Java Deeplearning4j：实现时间序列预测
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-11 3441
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据点序列。例如，股票价格、气温、销售量等都是时间序列数据。在时间序列预测任务中，我们的目标是根据历史数据预测未来的值。为了进行时间序列预测，我们需要准备一个合适的数据集。可以从各种来源获取时间序列数据，例如数据库、文件、网络 API 等。数据的质量：数据应该是准确、完整和可靠的。数据的长度：数据应该足够长，以便能够训练出一个有效的模型。数据的频率：数据的采样频率应该与预测任务的需求相匹配。
Learning to Learn
追随梦想，实现梦想
09-27 7024
最近看论文的时候，看到一个词 meta learning--Learning to Learn ，有点不太明白，所以就找了下面这篇文章。（仅供学习交流使用） Learning to Learn Chelsea Finn    Jul 18, 2017 A key aspect of intelligence is versatility – the capability of doing m...
【强化学习】基础离线算法：Q-Learning算法
博主关注人工智能、强化学习、嵌入式等||985高校A+学科研究生、猿龄六年||优快云博客专家、2024年博客之星TOP33、华为云享专家、人工智能领域优质创作者。
12-06 2676
在强化学习中，Q-Learning 是一种基于值函数的强化学习算法。它通过学习一个状态-动作值函数（Q函数）来选择最优策略。Q-Learning 是一种 无模型（model-free） 的强化学习方法，意味着它不需要了解环境的动态（即转移概率和奖励函数），而只依赖于与环境的交互。 Q-Learning 的目标是通过不断地更新 Q 值，使得智能体能够选择在给定状态下能获得最大累积奖励的动作。Q-Learning 的一个重要特点是，它保证在探索足够多的状态-动作对后，最终会收敛到最优策略。
imitation learning 前沿论文
德米安
03-06 2223
1 前言 在上一篇文章最前沿：机器人学习Robot Learning的发展 - 知乎专栏 中，我们介绍了机器人学习Robot Learning这个方向的发展趋势，并介绍了部分基于DRL的方法，那么在本文，我们将继续介绍一下最近发展起来的机器人学习的一个重要分支------模仿学习Imitation Learning。通过深度增强学习Deep Reinforcement Learning，我们可以...
Java Deeplearning4j：实现图像分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-07 3884
本文介绍了如何使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。我们首先介绍了相关的 Maven 依赖，然后详细介绍了数据集准备、模型构建、模型训练和评估等关键步骤。通过实际的例子，我们展示了如何使用 DL4J 构建、训练和评估图像分类模型。最后，我们介绍了一些调整模型和参数的方法，以提高模型的性能。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。
Python Q-learning 算法详解与应用案例
qq_42568323的博客
10-19 2208
本文详细介绍了 Q-learning 的基本原理，提供了 Python 中的面向对象实现，并通过简单环境和迷宫游戏的案例展示了其应用。Q-learning 是一种强大的强化学习工具，在多种领域有广泛的应用潜力。希望本文能为读者理解和应用 Q-learning 提供帮助。
Q-learning原理及代码实现
qq_56683019的博客
10-31 1700
Q-learning是一种基于值的强化学习算法，用于在不依赖环境模型的情况下学习最优策略。它的目标是通过学习动作-状态对的价值（即Q值），找到使得累计奖励最大的策略。
Meta-Learning 论文
德米安
11-24 3066
Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning 转自github:       https://github.com/floodsung/Meta-Learning-Papers 1 Legacy Papers [1] Nicolas Schweighofer and Kenji Doya. Met...
Q学习（Q-Learning）
weixin_43156294的博客
05-30 2822
Q学习（Q-Learning）是一种强化学习算法，它属于无模型预测算法，用于解决马尔可夫决策过程（MDP）问题。Q学习算法的核心思想是通过学习一个动作价值函数（Q函数），来评估在给定状态下采取某个动作的期望效用。
基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测
07-11
【作品名称】：基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目...
Linear.Algebra.and.Learning.from.Data_machinglearning_data_linea
10-04
《Linear Algebra and Learning from Data》这本书由Gilbert Strange撰写，旨在将线性代数的概念与数据学习相结合，帮助读者理解如何利用这些理论工具解决实际问题。 1. **线性代数基础**：线性代数主要包括向量、...
《Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem》
09-13
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem是一本旨在帮助读者掌握机器学习问题解决方法的书籍。这本书涵盖了机器学习的基本概念、模型选择、数据预处理、特征工程、模型评估等多方面的知识点。 机器学习...
deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-API文档-中文版.zip
07-03
赠送jar包：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1.jar； 赠送原API文档：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-javadoc.jar； 赠送源代码：deeplearning4j-nn-1.0.0-M1.1-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：deeplearning4j-nn-...
Bishop C. M., Bishop H. - Deep Learning. Foundations and Concepts - 2024
最新发布
01-02
《Deep Learning: Foundations and Concepts》系机器学习领域大神Christopher Bishop的最新力作，于2023年11月由Springer出版社出版。Bishop是微软剑桥研究实验室主任、微软技术院士(Microsoft Technical Fellow), ...
USB write protected
qq 117791303
12-03 5764
Microsoft Windows [版本 6.1.7601] 版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Users\Administrator>chkdsk I: /F 文件系统的类型是 NTFS。 由于该卷已设置为写保护，因此 Windows 无法在上面运行磁盘检查。 C:\Users\Administrator> 　设备描述: [I:]USB 大容量存储设备(Kingston DataTraveler 3.0) 　设备...
R6030 CRT not initialized
qq 117791303
12-11 4120
R6030 CRT not initialized win7 x64 安装2020QQ，错误了！
amoy url
qq 117791303
09-07 1663
厦门市个人社保查询 https://app.xmhrss.gov.cn/login.xhtml http://www.10086.cn http://mp4.22mtv.com:9090 厦门市住房公积金个人查询 http://wscx.xmgjj.gov.cn/xmgjjGR/login.jsp http://w...
freeFTPd
qq 117791303
07-04 947
administrator user1111
Python实现Q-Learning实例详解
Q-learning是一种无模型的强化学习算法，主要用于解决马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes，MDP）中的最优决策问题。强化学习是一种通过与环境进行交互来学习策略的方法，而Q-learning的核心在于学习一个...
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