強化學習(八)價值函式的近似表示與Deep Q-Learning
在強化學習系列的前七篇裡,我們主要討論的都是規模比較小的強化學習問題求解演算法。今天開始我們步入深度強化學習。這一篇關注於價值函式的近似表示和Deep Q-Learning演算法。 Deep Q-Lea
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原文連結: 成分句法分析綜述 - WeiYang Blog 一直以來想對保研到現在一年多看過的論文進行一個總結,正好趕上下週二要講組會,所以將自己看過的成分句法分析相關的論文梳理一下,寫一
瑞士洛桑聯邦理工學院的研究者提出,通過將每個物件與分佈估計和點估計(向量嵌入)相關聯來構建單個物件或實體(及其組合)的無監督表示的統一框架。該方法可用於具有共現結構的任何無監督或監督問題(文字或其他模態)。該框
科技雲報道原創。 “儘管量子計算是當前最重要的科技問題之一,但真正實用的量子計算機還比較遙遠。量子計算面臨的不只是工程挑戰,還有許多基本的科學問題,很有可能屬於“世紀難題”。” 伴隨
Siamese Network是指網路中包含兩個或以上完全相同的子網路,多應用於語句相似度計算、人臉匹配、簽名鑑別等任務上 語句相似度計算:輸入兩句話,判斷是否是一個意思 人臉匹配:輸入兩張人
概述 本文主要是我最近對於開源記憶體獲取實用程式WinPmem的漏洞發現與分析成果。讀者可以在Velocidex/c-aff4釋出頁面(https://github.com/
作者 | Mateusz Malinowski, Carl Doersch, Adam Santoro, and Peter Battaglia 譯者 | linstancy 編輯 | Jan
在全棧課程中介紹過如何使用 gensim 訓練中文詞向量,即詞嵌入(Word Embedding) study.163.com/course/cour… note.youdao.co
根據官網的資料,總結出PaddlePaddle支援多種不同的資料格式,包括四種資料型別和三種序列格式: 四種資料型別: dense_vector:稠密的浮點數向量。 sparse_bina
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本期推薦的論文筆記來自 PaperWeekly 社群使用者 @hawksilent 。 本文是曼徹斯特大學發表於 ACL 2018 的工作,文章提出了一種新的基於圖的神經網路關係抽取模型。 文
在前面介紹一個角色控制的功能,角色可以走動,也可以跳起來,還可以開火打靜止的敵人,不過這樣還是不爽,能否建立一些可以移動的敵人呢?本文就來解決這個問題。因此,跟前面一樣建立一個膠囊體,然後再建立一個立方體當作鼻
降維 機器學習領域中所謂的降維就是指採用某種對映方法,將原高維空間中的資料點對映到低維度的空間中。降維的本質是學習一個對映函式 f : x->y,其中x是原始資料點的表達,目前最多使用向量表達形式。
*本文作者:pingch,本文屬 FreeBuf 原創獎勵計劃,未經許可禁止轉載。 前言 近年來,隱私問題成為人們廣泛關注的熱點問題,隨著大資料時代的到來,每個人的行為軌跡都被廠商以不同形式儲存在雲
考慮一個大而複雜的資料集。如果你的任務是分析此資料集,你可以通過繪製幾個圖表進行探索性可視分析(EVA)。這種迭代的圖表驅動方法很受歡迎,並得到Tableau等軟體和Kaggle Kernels等資料科學筆記本