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引入了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Deep Reinforcement Learning）的概念。本文將介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念、算法原理以及在實際應(yīng)用中的一些案例。 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是將深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的一種方法。在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)
的操作定義而非認(rèn)知上的定義。深度學(xué)習(xí)，也稱“階層學(xué)習(xí)”或“分層學(xué)習(xí)”，是基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征的更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法系列的一部分，而不是基于特定任務(wù)的算法。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特
學(xué)習(xí)步長$\alpha$是一個很重要的參數(shù)。 如果太小，算法會收斂的很慢。 如果太大，容易造成算法不收斂，甚至發(fā)散。 自變量的標(biāo)準(zhǔn)化，和因變量的中心化，是建立深度學(xué)習(xí)模型常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 他們的好處，是不僅可以讓梯度下降法的數(shù)值表現(xiàn)的更加穩(wěn)定，還有助于我們找到合適的初始值和步長。
本課程主要介紹華為云專屬主機(jī)DeH的概念、應(yīng)用場景、操作指導(dǎo)、特性與路標(biāo)。 立即學(xué)習(xí) HDIC-塊存儲服務(wù)EVS：云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí)，用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解，掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 立即學(xué)習(xí) HDIC-存儲云服務(wù)：對象存儲服務(wù)OBS 通過本課程學(xué)習(xí)，學(xué)生
立即學(xué)習(xí) 展開更多收起 第二階段：進(jìn)階階段 1門課程 HDIC-OpenHarmony硬件模組 學(xué)習(xí)OpenHarmony的技術(shù)架構(gòu)以及技術(shù)特性、內(nèi)核基礎(chǔ)、內(nèi)核擴(kuò)展組件以及外設(shè)；了解驅(qū)動框架HDF、各類子系統(tǒng)、公共基礎(chǔ)庫以及多種通信協(xié)議的原理及特性，通過本課程的學(xué)習(xí)，為Ope
大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路徑 在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫原理和應(yīng)用的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和治理等原理 第一階段：基礎(chǔ)課程 3門課程 HDIC-Gauss數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)與應(yīng)用 面向數(shù)據(jù)庫初學(xué)者，培訓(xùn)理論知識和實操能力，掌握基于GaussDB數(shù)據(jù)庫的Java編程實操。 立即學(xué)習(xí) HDIC-非關(guān)系型數(shù)據(jù)量MongoDB入門
開發(fā)與運維學(xué)習(xí)路徑 學(xué)生以零門檻的方式，快速學(xué)習(xí)低代碼開發(fā)，并深入了解DevOps敏捷開發(fā) 第一階段：基礎(chǔ)階段 1門課程 HDIC-華為云Astro低代碼平臺 華為云Astro低代碼平臺是華為云自主研發(fā)的全場景低代碼平臺，提供了零碼、低碼、流程、大屏、智能助手、高低碼協(xié)同的云上開發(fā)
科技公司通過基于GAN的深度學(xué)習(xí)開發(fā)了一種名為“自動全身模型生成人工智能”的技術(shù)，他們完全是由人工智能虛擬而成，時尚品牌或廣告代理商因而可以不用支付模特酬勞，也不用負(fù)擔(dān)拍攝相關(guān)的人員、場地、燈光、設(shè)備、甚至是餐飲等成本，這意味著人工智能已經(jīng)完全可以取代人類模特拍攝時尚宣傳廣告了。
n階張量/n維數(shù)組流，表示張量數(shù)據(jù)流動/計算的過程。每一個張量有一個唯一的類型，運算的類型不匹配會報錯，比如int和float32運算就不行，這個是比較嚴(yán)格的，可以先通過tf.cast()做類型轉(zhuǎn)換常量定義的時候是可以按需求做類型自動轉(zhuǎn)換、reshape的但是變量的定義中，類型還是根據(jù)初值來定的，而設(shè)定的需求類型并沒有生效：v2=tf
本視頻分2部分介紹如何訪問華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)，包括獲取訪問密鑰和登錄管理控制臺。
代碼檢查安全增強(qiáng) CodeArts Check提供代碼安全檢查增強(qiáng)包的能力，其安全檢查能力作為深度價值特性，能深度識別代碼中安全風(fēng)險和漏洞，提供了套餐包內(nèi)規(guī)則不覆蓋的安全類場景，比如數(shù)值錯誤、加密問題、數(shù)據(jù)驗證問題等。針對業(yè)界的安全漏洞檢測項提供了更深入的分析能力，如跨函數(shù)、跨文件、污點分析、語義分析等。
來源：github轉(zhuǎn)自：新智元編輯：肖琴深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了矚目的成就，并且仍是各大領(lǐng)域受熱捧的方向之一。本文推薦一個用PyTorch實現(xiàn)了17種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的教程和代碼庫，幫助大家在實踐中理解深度RL算法。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)已經(jīng)在許多領(lǐng)域取得了矚目的成就，并且仍是各大領(lǐng)域受熱捧的方向之一。本文推薦一個包含了
2、負(fù)責(zé)AI技術(shù)在數(shù)據(jù)分析、營銷技術(shù)等領(lǐng)域的探索和創(chuàng)新性研究，分析可商用的技術(shù)與場景，實現(xiàn)場景的低成本商業(yè)化落地，構(gòu)建在數(shù)據(jù)分析、營銷技術(shù)領(lǐng)域的AI競爭力； 3、負(fù)責(zé)營銷技術(shù)領(lǐng)域的AI生態(tài)平臺能力構(gòu)建，基于開源/自研AI平臺，搭建支撐行業(yè)伙伴構(gòu)建行業(yè)模板與調(diào)優(yōu)的AI生態(tài)平臺。 崗位要求 1、
訓(xùn)練過程，這也是和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別最大的部分，可以看作是特征學(xué)習(xí)過程。具體的，先用無標(biāo)定數(shù)據(jù)訓(xùn)練第一層，訓(xùn)練時先學(xué)習(xí)第一層的參數(shù)，這層可以看作是得到一個使得輸出和輸入差別最小的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層，由于模型容量的限制以及稀疏性約束，使得得到的模型能夠學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)，從而得到比
域的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法本質(zhì)上與圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法類似，都是確保增強(qiáng)前后數(shù)據(jù)的語義不發(fā)生變化。例如，在文本分類中，利用同義詞替換文本中的部分詞后，可以生成新的文本，由于文本類別沒有發(fā)生變化，因此這是一種合理的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。數(shù)據(jù)增強(qiáng)是提升模型效果的有效技術(shù)，但是當(dāng)前的數(shù)據(jù)增強(qiáng)大部分是研究人員
接下來就是講線性模型了。線性模型相對比較簡單，但是他是學(xué)習(xí)比較復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型的一個基礎(chǔ)，而且線性模型本身也具有廣泛的用途。 這里講了線性模型中的線性回歸模型和logistic模型。線性回歸模型用于處理`回歸問題`。logistic模型用于處理`分類問題`。 線性回歸模型可以寫作如下的形式： 
