模型训练：开启智能世界的钥匙

在当今这个科技飞速发展的时代，模型已然成为众多领域的核心驱动力，宛如一颗璀璨的明珠，散发着耀眼的光芒。从智能手机中的语音助手，能精准理解我们的指令并迅速给出回应，到电商平台凭借个性化推荐模型，为我们贴心推送心仪的商品；从医疗影像借助智能诊断模型，助力医生更精准地识别疾病，再到自动驾驶汽车依靠复杂的感知与决策模型，自如穿梭于城市的大街小巷。模型的身影无处不在，它以惊人的智慧和高效的执行力，深度融入并重塑着我们的生活、工作与学习模式，让一切变得更加便捷、智能。 而这一切令人惊叹的智能应用背后，模型训练则是那座坚实且不可或缺的基石。训练有素的模型宛如一位知识渊博、...

Read more

1. 定义与背景
2. Prioritized Replay（优先经验回放）是一种用于强化学习中经验回放（Experience Replay）的改进技术。在传统的经验回放中，从经验回放缓冲区（buffer）中抽取样本是随机的。然而，在实际学习过程中，不同的经验对于智能体学习的重要性是不同的。

3. Prioritized Replay的目的是根据经验的重要性来有优先级地抽取样本，使得更重要的经验能够被更频繁地用于训练，从而提高学习效率。

4. 优先级的确定

5. 一种常见的方法是根据经验的时间差分误差（Temporal - Difference Error，TD - error）来确定优先级。TD - er...

Read more

1. 定义与背景
2. Double DQN（深度Q网络）是对传统Q - Learning算法的一种改进。在传统的DQN中，由于Q值的估计和更新都基于同一个网络，可能会导致Q值被过度高估，从而产生次优的策略。Double DQN通过解耦动作选择和动作评估的过程，有效地缓解了这个问题。
3. 算法原理
4. 在传统DQN中，Q值的更新公式为：
   • $y_j = r_j+\gamma\max_{a'}Q_{\theta}(s_{j + 1},a';\theta)$，其中$Q_{\theta}(s,a;\theta)$是由参数为$\theta$的神经网络来估计的Q值函数，$r_j$是即时奖励，$\gamma$是折扣因子...

Read more

1. 定义与核心思想
2. Dueling DQN是DQN的另一种改进架构。它的核心思想是将Q - 值函数拆分为状态价值函数（Value function）和优势函数（Advantage function）。状态价值函数$V(s)$表示在状态$s$下的价值，而优势函数$A(s,a)$表示在状态$s$下采取动作$a$相对于其他动作的优势。
3. 其Q - 值函数可以表示为：$Q(s,a)=V(s)+A(s,a)-\frac{1}{|A|}\sum_{a'}A(s,a')$，其中$|A|$是动作空间的大小。这样的分解使得网络能够更独立地学习状态的价值和动作相对于其他动作的优势。
4. 网络架构
5. Dueling D...

Read more

一、定义

Q - Learning是一种基于价值（value - based）的强化学习算法。它的主要目标是学习一个动作 - 价值函数（action - value function），通常用$Q(s,a)$表示。这个函数用于估计在状态$s$下采取动作$a$后可能获得的累积奖励。

在强化学习的环境中，智能体（agent）与环境（environment）进行交互。智能体在环境的每个状态下选择一个动作，环境根据智能体的动作反馈一个奖励信号（reward），并且使智能体转移到下一个状态。Q - Learning算法就是通过不断地这种交互来学习最优的策略（policy），即让智能体知道在每个状态...

Read more

1. 基本原理
2. 目标函数与优化策略
   • TRPO（Trust Region Policy Optimization）的主要目标是在保证策略更新安全的前提下，最大化累计奖励。它基于策略梯度方法，和PPO一样也是优化策略网络。在强化学习中，智能体在环境中行动，环境反馈奖励信号。TRPO试图通过更新策略网络的参数$\theta$来改善策略$\pi_{\theta}$，使得长期累积奖励$J(\theta)=\mathbb{E}{\pi}[\sum_{t = 0}^{\infty}\gamma^{t}r_{t}]$最大化，其中$\gamma$是折扣因子（$0 < \gamma< 1$），用于衡...

Read more

1. 在强化学习中的PPO（Proximal Policy Optimization）算法细节
2. 优化目标
   • PPO的目标是优化策略网络以最大化累计奖励。在强化学习中，智能体与环境进行交互，在每个时间步$t$，智能体根据当前策略$\pi_{\theta}(a_t|s_t)$（其中$\theta$是策略网络的参数，$a_t$是采取的动作，$s_t$是环境状态）选择一个动作。PPO试图找到最优的$\theta$使得长期累积奖励$J(\theta)=\mathbb{E}{\pi}[\sum_{t = 0}^{\infty}\gamma^{t}r_{t}]$最大化，这里$\gamma$是折扣因子（$0&...

Read more

AI（人工智能）知识体系包含多个重要方面：

一、机器学习（Machine Learning）

1. 定义

2. 机器学习是多领域交叉学科，涉及概率论、统计学等多门学科，它研究计算机如何模拟人类学习行为，获取新知识和技能，优化自身性能。

3. 类型

4. 监督学习（Supervised Learning）

   • 有标记好的训练数据集，例如图像分类任务中图像有类别标签。模型学习输入特征和输出标签的关系，算法有决策树、支持向量机、多层感知机（分类）、线性回归（数值预测）等。

5. 无监督学习（Unsupervised Learning）

   • 训练数据无标签，如聚类任务中模型根据数据相似性划分簇。常见算法有K...

Read more

神经网络剪枝是一种模型压缩技术，旨在通过移除网络中不重要的参数或结构来减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。以下是关于神经网络剪枝的详细信息：

剪枝的原理

剪枝的基本原理是识别并移除神经网络中对模型性能贡献较小的权重或神经元。这样可以在不显著影响模型准确性的前提下，减少模型的存储需求和计算量，从而提高推理速度和降低能耗。

剪枝的类型

• 非结构化剪枝：移除单个权重或神经元，可能导致稀疏矩阵，需要特定硬件支持。
• 结构化剪枝：移除整个卷积核、神经元或通道，保持模型结构的规整性，便于硬件加速。

剪枝的流程

1. 模型预训练：使用标准训练算法训练模型。
2. 模型剪枝：根据参数重要性评估结果...

Read more

人工智能的关键概念解析

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当今最具革命性和变革性的技术之一，它涉及多个领域的交叉和融合。本篇文章围绕人工智能的100个关键概念展开，涵盖了基础理论、模型、算法、应用场景和技术细节。

机器学习与深度学习

机器学习

机器学习是人工智能的核心分支，其目标是通过数据驱动的方法，使计算机能够自动改进性能。机器学习的核心概念包括： - 特征工程：通过技术手段提取能反映数据特性的信息。 - 标签：监督学习中用于指导模型训练的真实值。 - 训练集、测试集、验证集：分别用于模型训练、性能评估和超参数调整。 - 过拟合与欠拟合：过拟合指模型...

Read more