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

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

谷歌大脑的五位深度学习大佬在“ChineseNewYear”期间合作推出了《深度学习调参手册(https://github.com/googleresearch/tuning_playbooksettingupexperimenttracking)》，来为各位深度学习爱好者恭贺新年（我猜的），一时间好评如潮，获星过万，看来大家都是苦调参久已。难道依靠经验的调参变得“可解释”了？显然不是，而是大佬们分享自己的调参经验，内容还是挺多的，下面咱们去粗取精，希望能够获得飞升。

原文地址(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fclick.aliyun.com%2Fm%2F26286%2F)1\.背景　　一年半以前，AlphaGo完胜李世乭的围棋赛让深度学习（DeepLearning）这个名词家喻户晓，再度掀起人工智能的新一波热潮。其实深度学

【吴恩达课后作业目录】课程周数名称类型语言地址课程1神经网络和深度学习第1周深度学习简介测验中英传送门(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fkongxiaoshuang%2Fp%

我们将深入讲解模型参数的访问和初始化，以及如何在多个层之间共享同一份参数。之前我们一直在使用默认的初始函数，net.initialize()。frommxnetimportinit,ndfrommxnet.gluonimportnnnetnn.Sequential()net.add(n

一、背景对于算法工程师来说，通常采用python语言来作为工作语言，但是直接用python部署线上服务性能很差。这个问题困扰了我很久，为了缓解深度学习模型工程落地性能问题，探索了Nvidia提供的triton部署框架，并在九数中台上完成线上部署，发现性能提

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基于深度学习的可解释特征准确预测混凝土抗压强度Accuratepredictionofconcretecompressivestrengthbasedonexplainablefeaturesusingdeeplearning作者：ZiyueZeng（KeyLaboratoryofAdvancedCivilEngineer

“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