通过给定输入和对应的输出样本,训练模型来预测新的输入样本的输出。常见的算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。其基本原理是根据已知的输入和输出样本,构建一个模型,并通过优化算法调整模型的参数,使得预测结果尽可能接近真实输出。
应用领域 首先来谈一谈大模型的·成就 大模型已经在许多应用领域取得了显著的成果,包括:
本文中我们将一起创建一个深度Q网络(DQN)。它基于我们系列文章中(0)的单层Q网络,如果你是强化学习的初学者,我推荐你到文末跳转到(0)开始阅读。尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色,但是深度Q网络可以使其变得更强。要将简单的Q网络转化为深度Q网路,我们需要以下改进:
说起到qt的编译,真是领人痛心啊,不仅编译选项繁多,而且编译时间比较久,总是能使想编译qt源码的人望而却步,呵呵。。。我就是其中一个,不知道从什么时候开始就想着把qt的源码编译一下,也尝试过几次,但都以失败而告终,编译的时候总是不得要领,网上的相关文章也是一大片,但总是五花八门,因为不同人的机器是不一样的,编译的源码时可能会出现不一样的错误信息。最近偶然间看到qtcn博客中有人用vs2013编译qt5.6,他也给出了编译的博客地址Qt 5.6.0 动态编译(VS2013 x86 target xp openssl icu webkit) ,我顿时又来了兴趣,兴致勃勃的去到这个地址阅读了作者的编译步骤,开始了新的编译里程。
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 第18章 强化学习 [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
本篇博客大概会记录强化学习RL的基础知识,基本方法,以及如何推导到DQN,和关于DeepMind的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning(DQN学习打砖块游戏)这篇论文的一些理解,后续改进方向,还有一些具体实现。若有理解不当,恳请指出!
QT 理论试题 1以下关于 QT 的描述正确的是 a. 是一个不跨平台的 C++图形用户界面 b. 由挪威 TrollTech 公司出品 c. 只支持 Unix、Linux d. QT API 和开发工具对所支持的平台是不一致的 2以下关于 QT 的描述不正确的是 a. QT 支持 2D 图形渲染 b. QT 支持 3D 图形渲染 c. QT 支持 OpenGL
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