本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别，但它们之间也存在交叉和...
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机器学习-01-一篇万字长文深入了解机器学习必备准备工作：基础知识学习、机器学习工具选择和Python工具包运用
但是传统的机器学习往往处理的数据规模太小，对于一些复杂的现实意义问题在解决过程中太过吃力和无法实现，随着技术的发展出现了深度学习技术是一个复杂的机器学习算法。因此深度学习的本质还是解决机器学习上的问题...
智能体可以使用不同的算法和技术来实现不同的任务。反向传播算法的优点是可以训练具有多个层次的神经网络，并且...强化学习的主要思想：通过与环境的交互来学习最优策略，通过奖励和惩罚来调整策略，从而实现最优决策。
机器学习中一些概念的区分和理解
turtlebot3强化学习避障，包括DQN， DDPG，PPO，SAC。 转载地址 https://github.com/Crawford-fang/ROS_pytorch_RL/tree/main/DQN 我就用过DQN，里面有很多需要修改的地方。主要是包括路径的代码，改成自己的路径。...
深度学习（Deep Learning）：是一种机器学习的技术。通过大量的数据训练，发现数据的规律，从而实现基于监督学习的数据预测，需要有监督的方式训练模型，训练的结果严重的依赖于标签的质量。 强化学习（Reinforcemen
深度学习的中文版本，里面详细介绍了深度学习的各种算法，其中还有一些用到的基础内容，例如矩阵和向量的范数
机器学习 Machine Learning，利用计算机模拟或实现人类的行为，就像人类一样通过学习获得新技能等等 机器学习与过往的计算机工作的区别： 传统的计算机如果想要得到某一个结果，需要人类赋予它指令，然后计算机...
人工智能基础知识归纳，包括基础数学，机器学习，深度学习以及强化学习的内容。机器学习部分主要包括机器学习常用的十二种算法。深度学习主要总结了图像与视频方面的深度学习算法，强化学习主要总结了常用的强化学习...
深度学习与强化学习都属于机器学习的范畴；深度学习是有标签、静态的，多用于感知。强化学习是无标签、动态的，多用于决策。 深度学习最广泛的应用是图像处理和自然语言处理NLP了 强化学习实际应用目前还较窄，...
强化学习基本概念 基本方法（Value-Based、Policy-Based、Actor-Critic） 策略学习（Reinforce with baseline、A2C） 价值学习（Sarsa、Q-Learning（DQN）） 连续动作控制（DPG、DDPG） 包含上述各种基本算法的原理...
强化学习（reinforcement learning） 传统机器学习 深度学习 （deep learning） 迁移学习 （transfer learning） 机器学习（machine learning） 机器学习的主要任务： 分类（classification）：将实例数据划分到合适...
李宏毅深度强化学习PPT（含机器学习课程对RL的简介）
深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。 强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地...
机器学习、监督学习、非监督学习、强化学习、深度学习、迁移学习机器学习（machine learning）监督学习（supervised learning）非监督学习（unsupervised learning）强化学习（reinforcement learning）传统的机器...
框架：pytorch/python 3.7 调度问题为：作业车间调度（JSP） 算法：Actor critic
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AI实践：各类知识和样例汇总，包括大模型、编程、机器学习、 深度学习、强化学习、图神经网络，语音识别、NLP和图像
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