A3C算法是Google DeepMind提出的一种基于Actor-Critic的深度强化学习算法。A3C是一种轻量级的异步学习框架，这种框架使用了异步梯度下降来最优化神经网...
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Keras深度强化学习--A3C实现 -
强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用原文链接前言： 上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。...
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【特征工程】特征选择及mRMR算法解析一、 特征选择的几个常见问题 为什么？（1）降低维度，选择重要的特征，避免维度灾难，降低计算成本（2）去除不相关的冗余特征（噪声）来降低学习的难度，去除噪声的干扰，留下关键因...
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推荐系统遇上深度学习(三十)--深度矩阵分解模型理论及实践本篇为推荐系统遇上深度学习系列的第30篇文章，也是2019年以来的第一篇文章，2019年希望该系列能够到50篇！加油！ 本文提出了一种基于神经网络结构的矩阵分解模型。该模型综...
