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论文导读：深度神经网络中的对抗样本与学习（附原文）

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/73592 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍： Adrian Colyer：morning paper编辑、Accel Partner
uncle_ll 7年前 2627

带你读《基于浏览器的深度学习 》之二：神经网络架构

点击查看第一章点击查看第三章 第2章 神经网络架构 本章我们将介绍在深度学习应用中常用的深度学习架构。深度学习旨在解决真实世界的各种任务。每种类型的应用经常需要在特定场景下选择合适的模型结构。 卷积神经网络（CNN）架构擅长解决图像识别问题。因为卷积和池化操
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深度神经进化大有可为？Uber详解如何用它优化强化学习 | 5篇论文

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DQN三大改进(三)-Dueling Network

1、Dueling Network 什么是Dueling Deep Q Network呢？看下面的图片 上面是我们传统的DQN，下面是我们的Dueling DQN。在原始的DQN中，神经网络直接输出的是每种动作的 Q值, 而 Dueling DQN 每个动作的
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DQN三大改进(二)-Prioritised replay

1、背景 这篇文章我们会默认大家已经了解了DQN的相关知识，如果大家对于DQN还不是很了解，可以参考文章https://www.jianshu.com/p/10930c371cac。 我们简单回顾一下DQN的过程(这里是2015版的DQN)： DQN中有两个关
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