強化學習(Reinforcement Learning)中的Q-Learning、DQN，面試看這篇就夠了！
1. 什么是強化學習 其他許多機器學習算法中學習器都是學得怎樣做，而強化學習（Reinforcement Learning, RL）是在嘗試的過程中學習到在特定的情境下選擇哪種行動可以得到最大的回報。在很多場景中，當前的行動不僅會影響當前的rewards，還會影響之后的狀態和一系列 ...
原文：遷移學習(Transfer)，面試看這些就夠了！(附代碼)
. 什么是遷移學習 遷移學習 Transfer Learning 是一種機器學習方法，就是把為任務 A 開發的模型作為初始點，重新使用在為任務 B 開發模型的過程中。遷移學習是通過從已學習的相關任務中轉移知識來改進學習的新任務，雖然大多數機器學習算法都是為了解決單個任務而設計的，但是促進遷移學習的算法的開發是機器學習社區持續關注的話題。 遷移學習對人類來說很常見，例如，我們可能會發現學習識別蘋果 ...
2019-08-18 10:50 0 740 推薦指數：
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