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ng-深度学习-课程笔记-9: 机器学习策略1(Week1)

1 为什么要应用机器学习策略( Why is machine learning strategy ) 当你想优化一个问题的时候,通常可以有很多尝试(比如收集更多数据,增加迭代次数,改用adam,改变网络结构,使用dropout等等),但是如果你做出了一个错误的选择,就有可能白费6个月的时间往错误的方向前进,6个月之后才意识到这方法根本不管用.如果有快速有效的方法能够判断哪些想法是靠谱的,或者提出新的想法时可以判断哪些想法是值得一试的,哪些方法是可以放心舍弃的,那就可以节省不必要的时间.接下来,n…

ng-深度学习-课程笔记-10: 机器学习策略2(Week2)

1 误差分析( Carrying out error analysis ) 假设你训练了一个猫的二分类模型,在开发集上的错误率是10%,你想分析这10%的错误率来自哪里,怎么做呢? 先把这些错分的图片找出来,你注意到算法把一些狗错分成了猫,那么你可以收集更多的狗图,或者针对狗的数据来调整你的模型. 在这之前,应该先分析一下,这些错误的图片有多少是把狗错分成猫,如果说100张图片里只有5张是把狗错分成了猫,这个时候需要考虑一下值不值得花这个精力去针对狗做调整工作,它给你带来的性能提升空间太小了,最…

深度学习课程笔记（七）：模仿学习（imitation learning）

深度学习课程笔记(七):模仿学习(imitation learning) 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习,则是从给定的展示中进行学习.机器在这个过程中,也和环境进行交互,但是,并没有显示的得到 reward.在某些任务上,也很难定义 reward.如:自动驾驶,撞死一人,reward为多少,撞到一辆车,reward 为多少,撞到小动物,reward 为多少,撞到 X,reward 又是多少,诸如此类...而某些人类所定义的 reward,可能会造成不可控制的行为,如:我们想让 a…

深度学习课程笔记（十八）Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc  Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

深度学习课程笔记（十七）Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning)

深度学习课程笔记(十七)Meta-learning (Model Agnostic Meta Learning) 2018-08-09 12:21:33 The video tutorial can be found from: Model Agnostic Meta Learning Related Videos: My talk for Model Agnostic Meta Learning with domain adaptation Paper: https://arxiv.org/p…

深度学习课程笔记（十六）Recursive Neural Network

深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network  2018-08-07 22:47:14 This video tutorial is adopted from: Youtube =====>>  问题是:language 到底是否是 recursive 的呢? ======>> 上述几个图,就展示了这个语法树的成长过程... ================================================== ========>&g…

深度学习课程笔记（十五）Recurrent Neural Network

深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube  Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…

深度学习课程笔记（十四）深度强化学习 --- Proximal Policy Optimization (PPO)

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…

深度学习课程笔记（十三）深度强化学习 --- 策略梯度方法（Policy Gradient Methods）

深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s…

深度学习课程笔记（十）Q-learning (Continuous Action)

深度学习课程笔记(十)Q-learning (Continuous Action) 2018-07-10 22:40:28 reference:https://www.youtube.com/watch?v=tnPVcec22cg…