МЛДС2018ВЕСНА
Машинное обучение и его глубокое и структурированное обучение (MLDS) на весеннем мероприятии NTU 2018.
Этот курс состоит из четырех домашних заданий, групповых. Четыре домашних задания заключаются в следующем:
- Теория глубокого обучения
- Модель «последовательность-последовательность»
- Глубокая генеративная модель
- Глубокое обучение с подкреплением
Посетите сайт этого курса для получения более подробной информации.
Оглавление
- Теория глубокого обучения
- Глубокий против мелкого
- Оптимизация
- Обобщение
- Модель «последовательность-последовательность»
- Генерация титров к видео
- Чат-бот
- Глубокая генеративная модель
- Генерация изображений
- Генерация текста в изображение
- Передача стиля
- Глубокое обучение с подкреплением
- Градиент политики
- Глубокое Q-обучение
- Актер-критик
Результаты четырех домашних заданий
1. Теория глубокого обучения
1.1 Глубокий против мелкого
1.2 Оптимизация
1.3 Обобщение
2. Модель «последовательность-последовательность»
2.1 Создание титров к видео
- БЛЕУ@1 = 0,7204
- ЧИТАЙТЕ
- hw2_1/report.pdf
2.2 Чат-бот
- Растерянность = 11,83, показатель корреляции = 0,53626.
- ЧИТАЙТЕ
- hw2_2/report.pdf
3. Глубокая генеративная модель
3.1 Генерация изображения
- ЧИТАЙТЕ
- Генерация изображения: 100% (25/25) соответствие базовому уровню
| ./gan-baseline/baseline_result_gan.png |
|---|
 |
3.2 Генерация текста в изображение
- ЧИТАЙТЕ
- Генерация текста в изображение: 100 % (25/25) соответствует базовому уровню
| Тестирование тегов | ./gan-baseline/baseline_result_cgan.png |
|---|
синие волосы, голубые глаза
синие волосы, зеленые глаза
синие волосы красные глаза
зеленые волосы, голубые глаза
зеленые волосы красные глаза |  |
3.3 Перенос стиля
4. Глубокое обучение с подкреплением
4.1 Политический градиент
- ЧИТАЙТЕ
- Градиент политики: среднее вознаграждение за 30 эпизодов = 16,466666666666665.
4.2 Глубокое Q-обучение
- ЧИТАЙТЕ
- Deep Q Learning: среднее вознаграждение за 100 эпизодов = 73,16
4.3 Актер-критик
