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机器学习算法原理与实践

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

机器学习神经网络深度学习人工智能

　　　　在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。本文我们就讨论下之前没有涉及到的矩阵对矩阵的求导，还有矩阵对向量，向量对矩阵求导这几种形式的求导方法。

刘建平Pinard

2019-05-31

2.6K0

强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理

神经网络强化学习

　　　　在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中，我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用。这里我们在前一节MCTS的基础上，讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理。

刘建平Pinard

2019-04-01

1.3K0

强化学习(十五) A3C

编程算法强化学习神经网络

　　　　在强化学习(十四) Actor-Critic中，我们讨论了Actor-Critic的算法流程，但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛，需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法。本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程。

刘建平Pinard

2019-03-05

1.2K0

强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

神经网络编程算法

　　　　在强化学习(十五) A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient，以下简称DDPG)。

刘建平Pinard

2019-03-05

5K0

强化学习(十四) Actor-Critic

编程算法强化学习神经网络

　　　　在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)中，我们讲到了基于策略(Policy Based)的强化学习方法的基本思路，并讨论了蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不太容易收敛。

刘建平Pinard

2019-02-22

8550

线性判别分析LDA原理总结

神经网络机器学习

　　　　在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。

刘建平Pinard

2018-08-14

9000

深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

神经网络编程算法深度学习机器学习

　　　　深度神经网络（Deep Neural Networks，以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。

刘建平Pinard

2018-08-14

7840

文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick

神经网络机器学习

　　　　在文本挖掘的分词原理中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。

刘建平Pinard

2018-08-14

7630

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

神经网络编程算法 NLP 服务

　　　　在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。

刘建平Pinard

2018-08-14

5830

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