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• 强化学习笔记6：值函数估计Value function Approximation

  5 Aug, 2020

  离散空间的RL问题可以构建value table进行查表解决，对于连续空间的问题，可以引入值函数估计器，解决了查表运算量大的问题

• 深度学习22张精炼图笔记总结

  3 Aug, 2020

  记录了深度学习课程的知识与亮点，不仅仅适合初学者了解深度学习，还适合机器学习从业者和研究者复习基本概念。

• Keras & Tensorflow 笔记

  3 Aug, 2020

  Keras是一个高层神经网络API，能够把你的idea迅速转换为结果

• 强化学习笔记5：无模型控制 Model-free control

  1 Aug, 2020

  完成了不基于模型的策略评估之后，可以采取$psilon$-greedy等方法进行动作选取，根据状态信息进行动作选取并执行，就实现了不基于模型的控制

• 深度学习-Coursera笔记

  23 Jul, 2020

  深度学习是用深度神经网络的方法，将机器学习加以拓展，其优势是可以实现超复杂非线性函数的映射

• 控制理论笔记-2

  15 Jul, 2020

  BiliBili_Dr_can 课程笔记

• 卷积神经网络CNN（convolutional）

  15 Jul, 2020

  卷积神经网络，一般用于Computer vision等领域，典型应用有物体检测、人脸识别等

• 强化学习笔记4：无模型预测 model-free prediction

  15 Jul, 2020

  RL的一个重要突破就是不基于模型的控制，在控制之前，需要先用model-free control对策略进行评估

• 强化学习笔记3：动态规划 planning by dynamic programming（DP）

  10 Jul, 2020

  规划是基于模型的搜索，学习是基于数据的总结。动态规划DP，用迭代的方法将价值函数、策略收敛到最优

• MBSE 基于模型的系统工程

  8 Jul, 2020

  改变传统设计的繁杂工作流程，用系统的思想、数字化的语言和工具，将项目周期加快，加快，再加快