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当前人工智能特别是深度学习最前沿的研究方向是什么？
强化学习
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深度学习
神经网络
机器学习
当前深度学习技术主要是data driven的，即对一个特定任务来说，只要增加训练数据的规模，深度学习模型的表现就可以得到提高。但是发展到今天，这种思路面临很多挑战。主要面临下面几个问题：
用户3578099
2020-11-19
2.2K
0
关于增强学习你应该了解的五件事儿
强化学习
编程算法
游戏
机器学习
监督学习
强化学习（Reinforcement Learning）是当前最热门的研究课题之一，它在AlphaGo中大放光彩，同时也变得越来越受科研人员的喜爱。本文主要介绍关于增强学习5件有用的事儿。
用户3578099
2019-08-16
891
0
一份帮助你更好地理解深度学习的资源清单
编程算法
卷积神经网络
神经网络
强化学习
NLP 服务
人工智能和深度学习太火了，火得一塌糊涂，有很多人想从事这个行业。网络上也有很多教程可供大家开始深度学习。如果你完全是一个小白，那么你可以在入行时选择使用极好的斯坦福课程CS221或[CS224]()，Fast AI课程或深度学习AI课程。除了深度学习AI之外的课程，其它的课程都可以在家中舒适地免费学习。此外，你只需要一台好的计算机（最好使用Nvidia GPU），就可以正式地迈出深度学习的第一步。 然而，本文内容并没有解决绝对的初学者问题，一旦你对深度学习算法的工作方式有了一些感觉，你可能会想要进一步地了解整个过程是如何运作的。虽然深度学习中的大多数工作是添加像卷积层（Conv2d）这样的层、在ADAM等不同类型的优化策略中更改超参数或者通过编写一行命令来改变使用Batchnorm。深度学习方法一直被人称为是一个“黑匣子”，很多人可能会想知道背后发生的事情。本文是一个资源列表，可能会帮助你了解背后的过程，比方说放置卷积层或在Theano中调用T.grad时发生的过程。
用户3578099
2019-08-15
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