强化学习中的蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）
蒙特卡洛方法的核心思想 蒙特卡洛方法是一种基于“完整体验”的学习方式。想象你玩一个游戏，从开始到结束是一个完整的体验（episode）。蒙特卡洛方法就是通过多次完整的体验来学习，而不是在游戏进行到一半...
排序
强化学习中的策略梯度（Policy Gradients）
在强化学习中，策略梯度（Policy Gradient，PG） 是一种直接基于策略优化的方法，其核心思想是通过参数化策略函数并优化其参数，从而最大化期望累积奖励。 1. 策略梯度的基本思想 策略梯度算...
自注意力（Self-Attention）
自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是一种在深度学习中广泛应用的技术，尤其在处理序列数据时表现出色。它最早可以追溯到20世纪70年代的神经网络研究，但在2017年Googl...
判别器（Discriminator）
在生成对抗网络（GANs）中，判别器（Discriminator） 是一个关键组件，其主要任务是区分输入的数据是来自真实数据集还是由生成器（Generator）生成的伪造数据。 判别器的作用 判别器在...
生成器（Generator）
在生成对抗网络（GANs）中，生成器（Generator） 是一个关键组件，其主要任务是生成尽可能逼真的数据样本，以欺骗判别器（Discriminator）。生成器和判别器之间的对抗训练是GAN的核心...
注意力机制（Attention Mechanism）
注意力机制（Attention Mechanism）是一种模拟人类注意力功能的模型机制，它能够让模型在处理数据时集中关注最重要的部分，从而提高模型的性能和效率。以下是关于注意力机制的详细介绍： 1. ...
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种强大的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是通过两个相互对抗的神...
序列建模（Sequence Modeling）
序列建模（Sequence Modeling）是一种机器学习方法，旨在处理和预测序列数据。序列数据是指数据点之间存在时间或顺序依赖关系的数据，例如自然语言文本、时间序列数据（如股票价格、天气记录）等...
协同过滤（Collaborative Filtering）
协同过滤（Collaborative Filtering，CF）是一种常用的个性化推荐技术，它通过分析用户的行为、偏好等信息，为用户推荐其可能感兴趣的内容或商品。以下是关于协同过滤的详细介绍： 一、基...
知识图谱（Knowledge Graph）
知识图谱（Knowledge Graph）简介 知识图谱是一种用于表示和组织知识的结构化图形，它通过节点（实体）、边（关系）和属性来描述知识，形成一个庞大的关系网络。知识图谱的核心思想是将信息表示为一...