深度Q网络算法与模型研究 深度学习 2019年5月8日 11:57 694 阅读 1. 深度学习:通过堆叠多层网络结构和非线性变换,组合低层特征以实现对输入数据的分级表达 2. 强化学习:智能体通过试错机制与环境进行交互,以最大化从环境中获得的累计奖赏 1. 每... 继续阅读 →
LSTM的神奇之处 深度学习 2018年8月9日 16:00 2256 阅读 生成文本可以转换为LSTM任务,其中生成每个字母时考虑到所有先前生成的字母。实际上,在讲解LSTM网络时,字母表可以是第一个学习如何使LSTM学习东西的编程示例。 Andrej Karpat... 继续阅读 →