神經網絡+增強學習 馬里奧AI實現方式探索 ——神經網絡+增強學習 兒時我們都曾有過一個經典游戲的體驗，就是馬里奧（頂蘑菇^v^），這次里約奧運會閉幕式，日本作為2020年東京奧運會的東道主，安倍最后也已經典的馬里奧形象出現。平時我們都是人來玩馬里奧游戲，能否可以讓馬里奧智能的自己闖關 ...

4.2深度卷積網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 2.9遷移學習 遷移學習的基礎知識已經介紹過，本篇博文將介紹提高的部分。 提高遷移學習的速度 可以將遷移學習模型凍結的部分看做為一個函數，因為每次都要使用這個凍結模型的輸出值來訓練 ...

[TOC] #馬里奧AI實現方式探索 ——神經網絡+增強學習 兒時我們都曾有過一個經典游戲的體驗，就是馬里奧（頂蘑菇v），這次里約奧運會閉幕式，日本作為2020年東京奧運會的東道主，安倍最后也已經典的馬里奧形象出現。平時我們都是人來玩馬里奧游戲，能否可以讓馬里奧智能的自己闖關個呢？OK，利用 ...

這個人總結的太好了 ， 忍不住想學習一下，放到這里。 為了尊重原創作者，說明一下是轉載於：http://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/51322433 學習總結 1. 簡介 神經網絡和深度學習是由Michael Nielsen所寫 ...

本章的主題是神經網絡的學習。這里所說的“學習”是指從訓練數據中自動獲取最優權重參數的過程。本章中，為了使神經網絡能進行學習，將導入損失函數這一指標。而學習的目的就是以該損失函數為基准，找出能使它的值達到最小的權重參數。為了找出盡可能小的損失函數的值，本章我們將介紹利用了函數斜率的梯度法 ...

Hopfield神經網絡使用說明。 該神經網絡有兩個特點： 1，輸出值只有0，1 2，Hopfield沒有輸入（input） 這里解釋一下第二個特點，什么叫沒有輸入？因為在使用Hopfield網絡的時候，多用於圖像仿真，圖像仿真意思就是先給你一些標准的圖像， 比如1~9的數字 ...

深度學習引言 AI是最新的電力 大約在一百年前，我們社會的電氣化改變了每個主要行業，從交通運輸行業到制造業、醫療保健、通訊等方面，我認為如今我們見到了AI明顯的令人驚訝的能量，帶來了同樣巨大的轉變。 什么是神經網絡？ 神經網絡的一部分神奇之處在於，當你實現它之后，你要做的只是輸入x，就能 ...

Part 1 視頻學習心得及問題總結 通過對視頻的學習，了解了卷積神經網絡整體的內容和一些思想，卷積神經網絡主要包括卷積，池化，激活函數，損失函數等部分，通過不同的卷積核對數據進行不同的提取，池化對提取的數據進行收縮，減小數據的規模，可能是之前的視頻學習沒看明白，不太理解激活的函數的作用 ...