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收到《强化学习》,开心
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炼丹房 问答新手上路 2408 38
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全部评论(38)
时间顺序
没入门的研究生
#22 回复于2020-10

怎么得到的??羡慕!!

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thinc
#23 回复于2020-10
大概了解了下,虽然有时也用到卷积提取特征,也用梯度下降优化,但还是觉得强化学习是另一套路数。。。

毕竟是强化学习,虽然是深度学习的子集但难度还是大很多

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thinc
#24 回复于2020-10
怎么得到的??羡慕!!

我猜是论文复现营

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thinc
#25 回复于2020-10
那个做表情迁移和deepfake有异曲同工之妙,估计社区里的哪位大佬又要重金求购了。感觉这个真得离实用很近唉,动动想象力就是商机啊~~

到时候真出来  ai studio的v100估计贼难抢。。。

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AIStudio810260
#26 回复于2020-10
thinc #25
到时候真出来  ai studio的v100估计贼难抢。。。

不怕,置顶不是有GPU排队优先的福利吗/狗头

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l
liguanghui2588
#27 回复于2020-10
不怕,置顶不是有GPU排队优先的福利吗/狗头

还有福利码?

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AIStudio810260
#28 回复于2020-10
还有福利码?

有的啊,参考这个帖子里:季度回馈~精选项目作者看过来!https://ai.baidu.com/forum/topic/show/966975

彩蛋

除了上述礼品,所有参与评选的精选项目作者都有机会获得AI Studio GPU免排队特权(一个月)、百度定制公仔(极其可爱)以及小度马克杯

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AIStudio810258
#29 回复于2020-10
楼主好牛。

木有,得益老师的鼓励

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AIStudio810258
#30 回复于2020-10
怎么得到的??羡慕!!

好好学习,认真写作业

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AIStudio810258
#31 回复于2020-10
thinc #23
毕竟是强化学习,虽然是深度学习的子集但难度还是大很多

感觉这个强化学习和深度学习来自不同血脉,后来强化学习吸收了一部分深度学习的基因。深度学习是靠调整多层感知机的权重提取特征、复现推理过程,源自对神经系统的模拟。而强化学习则像一个抽象规则的模拟器,模拟agent和环境的交互,并对结果进行奖惩,而强化某些行为,好像源自巴普洛夫的“狗理论”。只是这么粗浅理解,不严谨~~

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AIStudio810258
#32 回复于2020-10
有的啊,参考这个帖子里:季度回馈~精选项目作者看过来!https://ai.baidu.com/forum/topic/show/966975 彩蛋 除了上述礼品,所有参与评选的精选项目作者都有机会获得AI Studio GPU免排队特权(一个月)、百度定制公仔(极其可爱)以及小度马克杯
展开

原来还有这好处~~

公仔不知道是不是星座度熊

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AIStudio810260
#33 回复于2020-10
原来还有这好处~~ 公仔不知道是不是星座度熊

应该就是吧……话说一提到公仔总是先想到企鹅/狗头

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Mr.郑先生_
#34 回复于2020-10
有的啊,参考这个帖子里:季度回馈~精选项目作者看过来!https://ai.baidu.com/forum/topic/show/966975 彩蛋 除了上述礼品,所有参与评选的精选项目作者都有机会获得AI Studio GPU免排队特权(一个月)、百度定制公仔(极其可爱)以及小度马克杯
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期待极其可爱的小度熊公仔

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AIStudio810258
#35 回复于2020-10
应该就是吧……话说一提到公仔总是先想到企鹅/狗头

我闺女很喜欢度熊,就是对不是她的星座不很满意~~

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thinc
#36 回复于2020-10
我闺女很喜欢度熊,就是对不是她的星座不很满意~~

最近时常提到你的闺女呀啊哈哈

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AIStudio810258
#37 回复于2020-10
thinc #36
最近时常提到你的闺女呀啊哈哈

魔女小天使~~

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AIStudio810258
#38 回复于2020-10
魔女小天使~~

还是小天使魔女呢~~

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thinc
#39 回复于2020-10
还是小天使魔女呢~~

不能都是嘛~

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