聊一聊深度学习（三天肝完深度学习基础，球球让我过吧！！）最近有场考试！！所以来过一遍深度学习，记录一些笔记备考看老师的ppt与花书，双管齐下应对深度学习（保佑我不挂吧！！）废话结束！引言人工智能领域的流派1.符号主义：逻辑主义，心理学派（推理期，心理期）2.连接主义：仿生学派或生理学派（殊途同归，各有所长）机器学

关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典

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摘要：诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边，比如深度学习(DeepLearning)、强化学习(ReinforcementLearning)、迁移学习(TransferLearning)，不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑，今天就为大家理清它们之间的关系和区别。一.深度学习：

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1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念；2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点；3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法；4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、SourceFreeDA上的应用；5.掌握深度迁移学习在

“深度学习一点也不难！”通常情况下，机器学习尤其是深度学习的使用往往需要具备相当的有利条件，包括一个大型的数据集，设计有效的模型，而且还需要训练的方法——但现在，利用迁移学习就可以消除掉这些瓶颈。作者|CalebKaiser以下为译文：在