如何看待微分的意义，可以有不同的角度，最常用的两种是：（1）函数图像中，某点的切线的斜率（2）函数的变化率通常情况下都是单变量的微分，当一个函数有多个变量的时候，就有了多变量的微分，即分别对每个变量进行求微分。梯度实际上就是多变量微分的一般化。梯度就是分别对每个变量进行微分，然后用逗号分割开，梯度是用<>包括起来，说明梯度其实一个向量。[...]

梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来,找到山的最低点，也就是山谷。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。具体来说就是，以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方[...]

本周带徒总结http://www.hbase.cn/archives/771.html1、站长收徒简介站长飞燕，重点大学硕士出身，资深的技术专家，目前创业状态中。 站长飞燕，开启业余时间带徒，当前为第2期，时间为：5月，6月，7月，8月，总计4个月。站长所教的内容为四大块：数学基础，机器学习，深度学习（物体检测），强化学习（无人驾驶）。每块内[...]

什么是向量？在数学中，向量（也称为矢量），指具有大小和方向的量。向量可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指代表向量的方向；线段长度代表向量的大小。与向量对应的量叫做标量，标量只有大小，没有方向。向量的表示法向量的记法1：黑体（粗体）的字母（如a、b、u、v），书写时在字母顶上加一小箭头“→”。 向量的记法2：如果给定向量的起点（A）和终点（B），[...]

1、封面介绍2、出版时间2018年7月3、推荐理由本书共有19章，分为六大部分，详细介绍了强化学习中各领域的基本理论和新进展，内容包括：MDP、动态规划、蒙特卡罗方法、批处理强化学习、TD学习、Q学习、策略迭代的小二乘法、迁移学习、贝叶斯强化学习、一阶逻辑MDP、层次式强化学习、演化计算、预测性定义状态表示、去中心化的部分可观察MDP、博弈论和多学[...]

1、封面介绍2、出版时间2018年1月3、推荐理由　　从零起步掌握强化学习技术精髓，称霸人工智能领域！《深入浅出强化学习：原理入门》针对初学者的需求，直接分析原理，并辅以编程实践。从解决问题的思路，层层剖析，普及了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法，直接将读者带入强化学习的殿堂。读完本书，读者能在熟练掌握原理的基础上，直接上手编[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年2月3、推荐理由　　《Python强化学习实战：使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》带领读者深入强化学习算法的世界，并使用Python在不同用例中应用它们。其中涵盖了一些重要主题，例如策略梯度算法和Q学习算法，并使用了TensorFlow、Keras和OpenAIGym框架。　　《Pytho[...]

1、封面介绍2、出版时间2021年4月3、推荐理由本书对RL的核心知识进行了全面深入讲解，并为你提供了编写智能体代码的详细知识，以使其执行一系列艰巨的实际任务。帮助你掌握如何在“网格世界”环境中实现Q-learning，教会你的智能体购买和交易股票，并掌握如何通过实现自然语言模型来推动聊天机器人的发展。强化学习是机器学习发展非常迅速的一个领域，由于[...]

最近带徒教人深度学习，中间碰到了很多基础知识，在备课的过程中，顺便自己也复习了一遍，深深体会到了“教学相长”的甜头。本文主要是给大家讲授一下关于CUDA与cuDNN方面的内容。1、什么是CUDACUDA全称是：ComputeUnified Device Architecture，是显卡厂商英伟达（NVIDIA）推出的运算平台。CUDA发布于2006[...]

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