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阿里巴巴_算法工程师 identity
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2023-06-02 14:32
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阿里巴巴_算法工程师
强化学习基础篇【1】：马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理
强化学习基础篇【1】：基础知识点、马尔科夫决策过程、蒙特卡洛策略梯度定理、REINFORCE 算法 1.强化学习基础知识点 智能体（agent）：智能体是强化学习算法的主体，它能够根据经验做出主观判断并执行动作，是整个智能系统的核心。 环境（environment）：智能体以外的一切统称为环境，环境在与智能体的交互中，能被智能体所采取的动作影响，同时环境也能向智能体反馈状态和奖励。虽说智能体以外的一切都可视为环境，但在设计算法时常常会排除不相关的因素建立一个理想的环境模型来对算法功能进行模拟。 状态（state）：状态可以理解为智能体对环境的一种理解和编码，通常包含了对智能体所采取决策产生影响...
投递意法半导体等公司10个岗位 > 强化学习（原理+项目）
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2023-06-01 11:01
阿里巴巴_算法工程师
深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型
深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决 对抗生成网络（GANs）综述 1、生成与判别 1.1 生成模型 ​ 所谓生成模型，就是指可以描述成一个生成数据的模型，属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是：在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理...
深度学习入门到进阶
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2023-06-01 11:00
阿里巴巴_算法工程师
深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN概念应用场景详解
深度学习进阶篇[8]：对抗神经网络GAN基本概念简介、纳什均衡、生成器判别器、解码编码器详解以及GAN应用场景 对抗神经网络GAN基本概念简介：generative adversarial network 1.博弈论 博弈论可以被认为是两个或多个理性的代理人或玩家之间相互作用的模型。 理性这个关键字，因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解，即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性，拥有相同的理解和知识水平。同时，理性指的是，考虑到其他行为人的行为，行为人总是倾向于更高的报酬/回报。 既然我们已经知道了理性意味着什么，让我们来看看与博弈论相关的其他一些关键词: 游戏...
深度学习入门到进阶
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2023-05-31 19:58
阿里巴巴_算法工程师
深度学习进阶篇[7]：Transformer模型长输入序列
深度学习进阶篇[7]：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。 基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力模块的低效，即长度二次依赖限制问题。随着输入序列长度的增加，注意力模块的问题也越来越突出，算力和内存消耗是输入序列长度的平方。 1.基于Transformer模型应对长输入序列 比较早期的是一方面从内存方面入手：Transformer-XL和内存压缩的Transformer，而另一种方法是各种稀疏注意力机制。稀疏注意力机制不再暴力地...
深度学习入门到进阶
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