文章目录 [隐藏] 1. 强化学习和深度学习结合 2. Deep Q Network (DQN) 算法 3. 后续发展 3.1 Double DQN 3.2 Prioritized Replay 3.3 Dueling Network 4. 总结 强化学习系列系列文章 我们终于来到了深度强化学习. 1. 强化学习和深度学习结合 机器学习=目标+表示+优化.目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型,强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型.表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习,深度学习是最

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015  这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了,第一篇是 DQN.好紧张!好兴奋! 本文可谓是在世界上赚够了吸引力! 围棋游戏被看做是 AI 领域最有挑战的经典游戏,由于其无穷的搜索空间 和 评价位置和移动的困难.本文提出了一种新的方法给计算机来玩围棋游戏,即:利用 "value network" 来评价广泛的位置 和 “p

论文:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 发表时间:2016 发表作者:(Google)Paul Covington, Jay Adams, Emre Sargin 发表刊物/会议:RecSys 论文链接:论文链接 这篇论文是google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试,发表在16年9 月的RecSys会议.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了

目录 概 主要内容 二分类模型 为线性 为一般二分类 多分类问题 仿射 为一般多分类 Moosavidezfooli S, Fawzi A, Frossard P, et al. DeepFool: A Simple and Accurate Method to Fool Deep Neural Networks[C]. computer vision and pattern recognition, 2016: 2574-2582. @article{moosavidezfooli2016de

论文地址:https://asa.scitation.org/doi/abs/10.1121/1.5036725 深度神经网络在浅水环境中的源定位 摘要: 深度神经网络(DNNs)在表征复杂的非线性关系方面具有优势.本文将DNNs应用于浅水环境下的源定位.提出了两种方法,通过不同的神经网络结构来估计宽带源的范围和深度.第一阶段采用经典的两阶段方案,特征提取和DNN分析是两个独立的步骤;与模态信号空间相关联的特征向量被提取为输入特征.然后,利用时滞神经网络对长期特征表示进行建模,构建回归模型;第二

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这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命,总共分成三节.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意. Road to AI Revolution(通往AI革命之路),在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程: Countdown to AI Revolution(AI革命倒计时),在这里我们将解构AlphaGo,看它是如何诞生的: AI Revolution and Beyond(AI革命及未来发展),在这里我们将解构AlphaGo Zer

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Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 作者: Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Alexander Toshev, and Dragomir Anguelov 引用: Erhan, Dumitru, et al. "Scalable object detection using deep neural networks." Proceedings of the IEEE Confere

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Deep Neural Network - Application Congratulations! Welcome to the fourth programming exercise of the deep learning specialization. You will now use everything you have learned to build a deep neural network that classifies cat vs. non-cat images. In

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am

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这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断,采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路,将机械振动信号按照故障类型进行分类. 文章的核心创新点:复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分,而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的,因此可以按照如下步骤设计深度神经网络,实现对不同频带信息自适应加权的功能. 第一步:对振动信号进行离散小波包分解,构建小波包系数矩阵,作为深度学习算法的输入. 第二步:作者设计了一种动态加权层(dynamic weight

本文主要实验文献文献<Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding>算法,在tiny-yolo coco上的压缩效果,在darknet基础上,编写该算法进行压缩实验,结果如下: 原始模型大小64M:mAP=0.224 训练500次,模型大小54M:mAP=0.203 训练5000次,模型大小49M:mAP=0.214 训练50000

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