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强化学习基础概念及应用
本文介绍了强化学习中的基础概念,包括概率论中的随机变量、概率密度函数与概率质量函数、期望等内容,以及强化学习中的术语如State、Action、Policy、Reward等,同时讨论了利用强化学习来打游戏以及回报的概念。- 136
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Coreference Resolution学习笔记(一):简介
本篇博客记录了Coreference Resolution学习笔记(一)的简介,包括AI基础研究方向和NLP领域的研究内容,是掘金日新计划的一部分。- 436
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学习 Prompt:提升与AI交互的效率和准确性
本文总结了学习 Prompt 提示词的重要性,以及如何有效地与AI交互,提高效率和准确性。包括了对Prompt课程的学习笔记和使用ChatGPT生成结构化数据的方法。- 267
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深度学习学习笔记:线性回归与Softmax回归
本文记录了笔者学习深度学习中的线性回归和Softmax回归的过程,包括损失函数、梯度下降和交叉熵损失等内容。如果你对深度学习有兴趣,不妨了解一下!- 59
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