原创 騰訊IOT安卓開發初探
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2021-01-07 13:49:26
原创 GAN網絡之入門教程（五）之基於條件cGAN動漫頭像生成
目錄Prepare 在上篇博客（AN網絡之入門教程（四）之基於DCGAN動漫頭像生成）中，介紹了基於DCGAN的動漫頭像生成，時隔幾月，序屬三秋，在這篇博客中，將介紹如何使用條件GAN網絡（conditional GAN）生成符合需求的圖片
2020-10-10 14:27:28
原创 GAN網絡之入門教程（四）之基於DCGAN動漫頭像生成
目錄使用前準備數據集定義參數構建網絡構建G網絡構建D網絡構建GAN網絡關於GAN的小trick訓練總結參考 這一篇博客以代碼爲主，主要是來介紹如果使用keras構建一個DCGAN，然後基於DCGAN，做一個自動生成動漫頭像。訓練過程如下（5
2020-07-10 14:10:10
原创 GAN網絡之入門教程（三）之DCGAN原理
目錄DCGAN簡介DCGAN的特點幾個重要概念下采樣（subsampled）上採樣（upsampling）反捲積(Deconvolution)批標準化(Batch Normalization)激活函數G模型總結參考 如果說最經常被用來處理圖
2020-07-10 14:10:10
原创 GAN網絡從入門教程（二）之GAN原理
在一篇博客GAN網絡從入門教程（一）之GAN網絡介紹中，簡單的對GAN網絡進行了一些介紹，介紹了其是什麼，然後大概的流程是什麼。 在這篇博客中，主要是介紹其數學公式，以及其算法流程。當然數學公式只是簡單的介紹，並不會設計很複雜的公式推導。如
2020-07-06 13:38:08
原创 GAN網絡從入門教程（一）之GAN網絡介紹
GAN網絡從入門教程（一）之GAN網絡介紹 稍微的開一個新坑，同樣也是入門教程（因此教程的內容不會是從入門到精通，而是從入門到入土）。主要是爲了完成數據挖掘的課程設計，然後就把挖掘榔頭挖到了GAN網絡這裏來了。當然，我也是新手上路，如有任何
2020-07-05 13:37:32
原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（結束）之總結
emm，花了一週時間完成了DQN的從入門到入土，這個系列是完完全全的入門系列，因爲講的內容很簡單，內容也比較少，僅僅是一個最基本的介紹。 我也是因爲偶然的原因才接觸到強化學習，然後覺得很有意思，比較好奇它是怎麼做到的，於是就花了一段時間去了
2020-06-01 13:34:08
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原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（六）之DQN Play Flappy-bird ，MountainCar
在DQN（Deep Q-learning）入門教程（四）之Q-learning Play Flappy Bird中，我們使用q-learning算法去對Flappy Bird進行強化學習，而在這篇博客中我們將使用神經網絡模型來代替Q-tab
2020-06-01 13:34:08
原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（四）之Q-learning Play Flappy Bird
在上一篇博客中，我們詳細的對Q-learning的算法流程進行了介紹。同時我們使用了\(\epsilon-貪婪法\)防止陷入局部最優。 那麼我們可以想一下，最後我們得到的結果是什麼樣的呢？因爲我們考慮到了所有的（\(\epsilon-貪婪
2020-05-30 17:29:20
原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（三）之蒙特卡羅法算法與Q-learning算法
蒙特卡羅法 在介紹Q-learing算法之前，我們還是對蒙特卡羅法（MC）進行一些介紹。MC方法是一種無模型（model-free）的強化學習方法，目標是得到最優的行爲價值函數\(q_*\)。在前面一篇博客中，我們所介紹的動態規劃算法則是一
2020-05-30 17:29:20
原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（二）之最優選擇
在上一篇博客：DQN（Deep Q-learning）入門教程（一）之強化學習介紹中有三個很重要的函數： 策略：\(\pi(a|s) = P(A_t=a | S_t=s)\) 狀態價值函數：\(v_\pi(s)=\mathbb{E}
2020-05-30 17:29:20
原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（五）之DQN介紹
簡介 DQN——Deep Q-learning。在上一篇博客DQN（Deep Q-learning）入門教程（四）之Q-learning Play Flappy Bird 中，我們使用Q-Table來儲存state與action之間的q值，
2020-05-30 17:29:20
原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（一）之強化學習介紹
什麼是強化學習？ 強化學習（Reinforcement learning，簡稱RL）是和監督學習，非監督學習並列的第三種機器學習方法，如下圖示： 首先讓我們舉一個小時候的例子： 你現在在家，有兩個動作選擇：打遊戲和讀書。如果選擇打遊戲的話
2020-05-24 13:37:53
原创 DQN（Deep Q-learning）入門教程（零）之教程介紹
簡介 DQN入門系列地址:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1770037.html 本來呢，在上一個系列數據挖掘入門系列博客中，我是準備寫數據挖掘的教程，然後不知怎麼滴，博客越寫越偏
2020-05-24 13:37:53
原创 數據挖掘入門系列教程（結束）
從無到有，陸陸續續一個數據挖掘入門系列的教程就寫了18篇博客了，這個是我沒有想到的，本來以爲可能寫10篇博客就結束了，但是寫着寫着寫着寫着就寫了這麼多： 數據挖掘入門系列教程（一）之親和性分析 數據挖掘入門系列教程（二）之分類問題OneR
2020-05-13 13:48:28