Что происходит внутри Агента, который заставляет машины учиться побеждать чемпионов мира в настольных играх? TD = Ограничение среды + Будущие возможности — Текущее действие Что, если вам нужно вычислить только TD , чтобы понять, как работает обучение с подкреплением? Это удивительный класс алгоритмов машинного обучения, который заставляет агента (то есть робота) учиться так же, как наш мозг. Агент взаимодействует со средой и после каждого взаимодействия вычисляет TD для..

Использование максимальной вероятности, чтобы показать, почему мы минимизируем сумму квадратов остатков в линейной регрессии Сводка Пытаясь глубже понять математические концепции машинного обучения, я обнаружил, что довольно легко запутаться в уравнениях. Моя цель — продемонстрировать, как вы можете экспериментировать с графиками и базовой математикой, чтобы развить интуицию машинного обучения. В частности, я хотел бы показать на простом примере, почему мы минимизируем сумму..

Когда вы начинаете путь к машинному обучению, одним из наиболее важных аспектов вашего обучения будет градиентный спуск, который является основой всех алгоритмов машинного обучения. Градиентный спуск - это алгоритм оптимизации для поиска минимального значения функции. Мы начинаем со случайной точки на функции и движемся в отрицательном направлении градиента функции, чтобы достичь локальных / глобальных минимумов. Часто эта функция обычно является функцией потерь. Функция потерь..

Что такое рекуррентные нейронные сети? Как мы используем глубокое обучение для перевода текста с одного языка на другой? Это четвертый пост во вводной серии Intuitive Deep Learning, где мы применяем специальный тип нейронной сети, называемый RNN, для работы с текстом в приложениях обработки естественного языка! Если вы хотите получить больше из этой серии, следите за публикацией «Интуитивное глубокое обучение». На чем мы остановились : в части 1 мы познакомились с нейронными сетями и..

Летом 1956 года группа исследователей собралась на верхнем этаже математического факультета Дартмутского колледжа. Они встретились, чтобы обсудить нейронные сети, языковую обработку, нейронные сети и многое другое — все аспекты основной темы семинара: моделирование человеческого интеллекта. Однако, чтобы помочь со сбором средств на конференцию, им нужно было более броское название. Джон Маккарти, организовавший семинар, решил назвать его искусственный интеллект . Эта встреча положила..