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一，數(shù)據(jù)增強(qiáng)概述 數(shù)據(jù)增強(qiáng)（也叫數(shù)據(jù)擴(kuò)增）的目的是為了擴(kuò)充數(shù)據(jù)和提升模型的泛化能力。有效的數(shù)據(jù)擴(kuò)充不僅能擴(kuò)充訓(xùn)練樣本數(shù)量，還能增加訓(xùn)練樣本的多樣性，一方面可避免過擬合，另一方面又會(huì)帶來模型性能的提升。 數(shù)據(jù)增強(qiáng)幾種常用方法有: 圖像水平/豎直翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)摳取、尺度變換和旋轉(zhuǎn)。其中
在比較機(jī)器學(xué)習(xí)基準(zhǔn)測(cè)試的結(jié)果時(shí)，考慮其采取的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)是很重要的。通常情況下，人工設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方案可以大大減少機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的泛化誤差。將一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能與另一個(gè)進(jìn)行對(duì)比時(shí)，對(duì)照實(shí)驗(yàn)是必要的。在比較機(jī)器學(xué)習(xí)算法 A 和機(jī)器學(xué)習(xí)算法 B 時(shí)，應(yīng)該確保這兩個(gè)算法使用同一人工設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方案進(jìn)行評(píng)估。假設(shè)算法
讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型泛化得更好的最好辦法是使用更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)然，在實(shí)踐中，我們擁有的數(shù)據(jù)量是很有限的。解決這個(gè)問題的一種方法是創(chuàng)建假數(shù)據(jù)并添加到訓(xùn)練集中。對(duì)于一些機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，創(chuàng)建新的假數(shù)據(jù)相當(dāng)簡(jiǎn)單。對(duì)分類來說這種方法是最簡(jiǎn)單的。分類器需要一個(gè)復(fù)雜的高維輸入 x，并用單個(gè)類別標(biāo)識(shí)
本課程由臺(tái)灣大學(xué)李宏毅教授2022年開發(fā)的課程，主要介紹增強(qiáng)式學(xué)習(xí)跟機(jī)器學(xué)習(xí)一樣都是三個(gè)步驟、Policy Gradient與修課心情、Actor Critic、機(jī)器的望梅止渴、逆向增強(qiáng)式學(xué)習(xí)。
習(xí)。在全球疫情大流行期間，這與坐在努力教書的家長(zhǎng)面前想比，更具吸引力。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）學(xué)習(xí)的主要好處…AR使各種知識(shí)和信息能夠以創(chuàng)造性和集成的方式共享，例如有趣的動(dòng)畫和引人入勝的視頻。通過更大的參與度和互動(dòng)性，學(xué)習(xí)成績(jī)得到了提升。它在學(xué)生和他們所處環(huán)境之間創(chuàng)造了一種身體接觸，在社
彈出故事或概念的數(shù)字和3D體驗(yàn)，讓學(xué)生們感到很有趣。4、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲學(xué)習(xí)的游戲化，以及與現(xiàn)實(shí)世界高度互動(dòng)的測(cè)驗(yàn)和尋寶等機(jī)制，使學(xué)習(xí)變得有趣，并使學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)者更加相關(guān)。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的未來角色如今，隨著父母努力在家里教育孩子，以及教師尋求其他在線資源來幫助遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)，像這樣的輔助教學(xué)工具將
彈出故事或概念的數(shù)字和3D體驗(yàn)，讓學(xué)生們感到很有趣。4、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲學(xué)習(xí)的游戲化，以及與現(xiàn)實(shí)世界高度互動(dòng)的測(cè)驗(yàn)和尋寶等機(jī)制，使學(xué)習(xí)變得有趣，并使學(xué)習(xí)與學(xué)習(xí)者更加相關(guān)。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的未來角色如今，隨著父母努力在家里教育孩子，以及教師尋求其他在線資源來幫助遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)，像這樣的輔助教學(xué)工具將
習(xí)。在全球疫情大流行期間，這與坐在努力教書的家長(zhǎng)面前想比，更具吸引力。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）學(xué)習(xí)的主要好處…AR使各種知識(shí)和信息能夠以創(chuàng)造性和集成的方式共享，例如有趣的動(dòng)畫和引人入勝的視頻。通過更大的參與度和互動(dòng)性，學(xué)習(xí)成績(jī)得到了提升。它在學(xué)生和他們所處環(huán)境之間創(chuàng)造了一種身體接觸，在社
移動(dòng)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)借助智能移動(dòng)終端將虛擬信息和真實(shí)世界進(jìn)行實(shí)時(shí)融合，能否實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地對(duì) 環(huán)境中需要增強(qiáng)的物體進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)直接決定了系統(tǒng)的性能。隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，近年來出現(xiàn)了大量的 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法。由于存在移動(dòng)增強(qiáng)設(shè)備計(jì)算能力有限、能耗大、模型尺寸大以及卸載任務(wù)到邊
知識(shí)蒸餾廣泛應(yīng)用于模型壓縮與加速，特別是在移動(dòng)設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)中，需要在有限的計(jì)算資源下運(yùn)行高效的深度學(xué)習(xí)模型。 2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)與泛化 事實(shí)增強(qiáng)可以用于提高模型在特定任務(wù)上的泛化能力，例如在自然語言處理（NLP）任務(wù)中，通過加入額外的語義信息來增強(qiáng)模型的性能。 2.3 多任務(wù)學(xué)習(xí) 知識(shí)蒸餾和事實(shí)增強(qiáng)可以結(jié)合使用，
編程的本質(zhì)來源于算法，而算法的本質(zhì)來源于數(shù)學(xué)，編程只不過將數(shù)學(xué)題進(jìn)行代碼化。 ---- Runsen 深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索作為應(yīng)用廣泛的搜索算法，一般是必考算法。 深度優(yōu)先算法（DFS） 深度優(yōu)先算法的本質(zhì)是回溯算法，多數(shù)是應(yīng)用在樹上，一個(gè)比較典型的應(yīng)用就是二叉樹的中序遍歷。
[1] 也就是說增強(qiáng)學(xué)習(xí)關(guān)注的是智能體如何在環(huán)境中采取一系列行為，從而獲得最大的累積回報(bào)。 通過增強(qiáng)學(xué)習(xí)，一個(gè)智能體應(yīng)該知道在什么狀態(tài)下應(yīng)該采取什么行為。RL是從環(huán)境狀態(tài)到動(dòng)作的映射的學(xué)習(xí)，我們把這個(gè)映射稱為策略。 那么增強(qiáng)學(xué)習(xí)具體解決哪些問題呢，我們來舉一些例子：
器人自動(dòng)找到合適的前進(jìn)方向。 另外如要設(shè)計(jì)一個(gè)下象棋的AI，每走一步實(shí)際上也是一個(gè)決策過程，雖然對(duì)于簡(jiǎn)單的棋有A*的啟發(fā)式方法，但在局勢(shì)復(fù)雜時(shí)，仍然要讓機(jī)器向后面多考慮幾步后才能決定走哪一步比較好，因此需要更好的決策方法。 &
texNum]; //鄰接矩陣，可看作邊表 int n, e; //圖中的頂點(diǎn)數(shù)n和邊數(shù)e }MGraph; //用鄰接矩陣表示的圖的類型 //建立鄰接矩陣 void CreatMGraph(MGraph *G) { int i
述如下：強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)代理在有限的反饋中解決具有大觀察和行動(dòng)空間的任務(wù)方面取得了很大的成功。然而，訓(xùn)練代理是數(shù)據(jù)密集型的，并不能保證學(xué)習(xí)到的行為是安全的，不會(huì)違反環(huán)境的規(guī)則，這對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的實(shí)際部署有限制。本文通過將深度RL與基于約束的增強(qiáng)模型相結(jié)合，探討可靠代理的工程問題，從
點(diǎn)之間的最短路徑。例如，在迷宮游戲中，我們可以使用廣度優(yōu)先搜索來找到從起點(diǎn)到終點(diǎn)的最短路徑。網(wǎng)絡(luò)分析：廣度優(yōu)先搜索可以用于分析社交網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)中的關(guān)系。例如，尋找兩個(gè)人之間的最短社交路徑或確定網(wǎng)頁之間的相關(guān)性。生成樹和圖的連通性：廣度優(yōu)先搜索可以用于生成樹的構(gòu)建和判斷圖的連通性。
本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的五種類型：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、增強(qiáng)學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)適用于不同的應(yīng)用場(chǎng)景，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)類型可以提高學(xué)習(xí)效率和準(zhǔn)確率。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，相信未來會(huì)有更多的機(jī)器學(xué)習(xí)類型出現(xiàn)，為我們的生活帶來更多的便利和創(chuàng)新。
上一篇我們已經(jīng)說到了，增強(qiáng)學(xué)習(xí)的目的就是求解馬爾可夫決策過程(MDP)的最優(yōu)策略，使其在任意初始狀態(tài)下，都能獲得最大的Vπ值。(本文不考慮非馬爾可夫環(huán)境和不完全可觀測(cè)馬爾可夫決策過程(POMDP)中的增強(qiáng)學(xué)習(xí))。 那么如何求解最優(yōu)策略呢？基本的解法有三種： 動(dòng)態(tài)規(guī)劃法(dynamic
Portraits》提出了相關(guān)動(dòng)態(tài)人像照明學(xué)習(xí)的技術(shù)方案，闡述如下：這是一種基于學(xué)習(xí)的技術(shù)，用于估計(jì)從任意室內(nèi)或室外照明條件下捕獲的單一低動(dòng)態(tài)范圍(LDR)下人像圖像中的高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)和全向照明。模型訓(xùn)練使用了肖像照片并搭配地面真實(shí)環(huán)境照明。利用燈光舞臺(tái)記錄了70個(gè)不同對(duì)象不同表情的反射率和蒙版，生成了
數(shù)據(jù)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它的基本特點(diǎn)，是試圖模仿大腦的神經(jīng)元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應(yīng)用是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理(NLP)領(lǐng)域。顯然，“深度學(xué)習(xí)”是與機(jī)器學(xué)習(xí)中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是強(qiáng)相關(guān)，“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”也是其主要的算法和手段；或者我們可以將“深度學(xué)習(xí)”稱之為“改良版的神經(jīng)網(wǎng)
