MLDS2018SPRING

MLDS2018春季

南洋理工大學 2018 年春季的機器學習及其深度結構化 (MLDS)。

本課程有四份作業，逐組進行。四項作業如下：

1. 深度學習理論
2. 序列到序列模型
3. 深度生成模型
4. 深度強化學習

瀏覽本課程網站以了解更多詳細資訊。

目錄

1. 深度學習理論
   • 深與淺
   • 最佳化
   • 概括
2. 序列到序列模型
   • 視訊字幕生成
   • 聊天機器人
3. 深度生成模型
   • 影像生成
   • 文字到圖像的生成
   • 風格轉移
4. 深度強化學習
   • 政策梯度
   • 深度 Q 學習
   • 演員評論家

四項作業的結果

1.深度學習理論

• 報告.pdf

1.1 深與淺

• 自述文件

1.2 優化

• 自述文件

1.3 概括

• 自述文件

2. 序列到序列模型

2.1 視訊字幕生成

• BLEU@1 = 0.7204
• 自述文件
• hw2_1/報告.pdf

2.2 聊天機器人

• 困惑度 = 11.83，相關性分數 = 0.53626
• 自述文件
• hw2_2/報告.pdf

3.深度生成模型

• 報告.pdf

3.1 影像生成

• 自述文件
• 影像生成：100% (25/25) 通過基線

./gan-baseline/baseline_result_gan.png

3.2 文字到圖像的生成

• 自述文件
• 文字到圖像生成：100% (25/25) 通過基線

測試標籤	./gan-baseline/baseline_result_cgan.png
藍色頭髮 藍色眼睛 藍色頭髮綠色眼睛 藍頭髮紅眼睛 綠髮 藍眼睛 綠頭髮紅眼睛

3.3 風格遷移

• 自述文件

4.深度強化學習

• 報告.pdf

4.1 政策梯度

• 自述文件
• 政策梯度：30 集的平均獎勵 = 16.466666666666665

4.2 深度Q學習

• 自述文件
• 深度 Q 學習：100 集的平均獎勵 = 73.16

4.3 演員-評論家

• 自述文件