想象你正在电脑游戏中完成一项任务，例如，穿过一个军事仓库去寻找一件秘密武器。正确的行动(杀死敌人)会得到额外的分数，而错误的行动(掉进坑里或被击中)会失去额外的分数。...

强化学习（Reinforcement Learning）是一种重要的机器学习方法，在智能机器人及分析预测等领域有许多应用。强化学习是智能体(Agent)以"试错"的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的...

九三智给大家推荐一篇苏州大学刘全老师等人综述的深度强化学习方向发展情况，虽然是在2017年发表，没有覆盖到DeepMind打星际，OpenAI打DOTA等方面最新的进展，但也把DRL这个方向的主要发展脉络梳理的蛮清晰的，而且是中文版哟，2...

人工神经网络有许多流行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。

第二种方法，是Becker和Hinton在1992年提出的，通过训练一个深层神经网络的两个副本，以相同图像的两种不同剪裁作为输入，产生具有高度互信息的输出向量。设计此方法的目的是使表示形式免受无关细节的束缚。...

SeFa 方法能够识别出不同 GAN 模型的潜在语义，进而进行图像编辑。如下图所示：

1）线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大...

TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。

有“机器学习教父”之称的CMU教授Tom Mitchell曾给出过机器学习的经典定义：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们说关于T和P，该程序对E进行了学习。这种...

这段机器学习基础视频[2]将帮助您了解什么是机器学习，机器学习有哪些类型-有监督，无监督和强化学习，如何通过简单的示例学习机器学习以及如何在各个行业中使用机器学习。...