XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLEARNING
深度学习、强化学习和 Q 学习
增强型机器学习算法：深度学习、强化学习和 Q 学习 Ji Su Park * 和 Jong Hyuk Park ** 摘要 近年来，机器学习算法在人脸识别、信号处理、个人身份验证和股票预测等各个领域不断得到应用和扩展。特别是，深度学习、强化学习和 Q 学习等各种算法正在不断改进。在这些算法中，深度学习的扩展正在迅速改变。尽管如此，机器学习算法尚未在个人身份验证技术等多个领域得到应用。该技术是数字信息时代的必备工具，步行识别技术作为有前途的生物识别技术，以及解决状态空间问题的技术。因此，本文正在改进和扩展深度学习、强化学习和 Q 学习的算法技术，它们是农业技术、个人身份验证、无线网络、游戏、生物识别和图像识别等各个领域的典型机器学习算法。 关键词 深度学习、机器学习、强化学习、Q 学习 1. 引言
学习恢复和延伸学习计划
随着学年的结束，危机显然还将继续，我们需要以不同的方式思考 2020-2021 学年。经过深思熟虑的规划，West Park Academy 为家庭提供了三种学习选项，无论学生的年级如何，这些选项都在开学第一天实施。这三个选项让家庭能够考虑学生的健康状况、他们对社区当前 COVID-19 状况的适应程度、他们在家促进学习的能力或兴趣以及许多其他重要因素。家庭被要求在开学前做出选择，并继续采用这种方式直到第一学期结束。我们的学校领导团队可以随时满足家庭更改选项的请求。如果学校的健康状况发生变化，或州长颁布了关闭命令，所有学生都可以立即转向选项 3。
合奏深度学习和机器学习
摘要：整体深度学习和机器学习的融合已成为应对医疗保健，金融和自治系统等各种领域的复杂挑战的关键策略。合奏方法结合了多个模型的优势，以提高预测准确性，鲁棒性和概括性而闻名。本文调查了集合技术的应用，强调了它们在改善医学成像中诊断精度，推进金融服务中的欺诈检测机制以及在自动驾驶汽车中的决策中的作用。整体方法（包括堆叠，增强和包装）的最新进步已显示在各种情况下都超过单个模型。但是，合奏学习提供的机会，例如高计算需求，模型可解释性问题以及过度拟合的潜力。本研究探讨了解决这些挑战的方法，包括创建更有效的算法以及合并可解释的AI（XAI）框架以增强透明度和用户信任。此外，我们讨论了量子计算和联合学习对集合技术发展的尖端技术的未来影响。集成深度学习和机器学习的未来将由大数据的扩散，计算硬件的进步以及对实时可扩展解决方案的需求来塑造。本文对当前的集合学习状态进行了广泛的审查，确定了重大挑战，并建议未来的研究方向充分利用这些技术在解决现实世界中问题方面的潜力。
通过深度学习理解机器学习
摘要：近年来，深度学习（DL）已成为机器学习（ML）领域最流行的计算方法，在各种复杂的认知任务中取得了卓越的成果，堪比甚至超越了人类的表现。深度学习技术源自人工神经网络（ANN），由于可以从数据中学习，因此已成为计算领域的一大热点。能够学习大量数据是深度学习的优势之一。在过去的几年中，深度学习领域发展迅速，并已成功应用于众多传统领域。在网络安全、自然语言处理、生物信息学、机器人和控制以及医疗信息处理等众多学科中，深度学习的表现都优于众所周知的机器学习方法。为了提供一个更理想的起点来全面了解深度学习，本文还旨在更详细地概述深度学习最重要的方面，包括该领域的最新发展。此外，本文还讨论了深度学习的意义以及各种深度学习技术和网络。此外，它概述了可以利用深度学习技术的实际应用领域。最后，我们确定了未来几代深度学习建模的可能特征并提供了研究建议。另一方面，本文旨在全面概述深度学习建模，可作为学术界和业界人士的资源。最后，我们提供了其他问题和推荐的解决方案，以帮助研究人员理解现有的研究差距。本文讨论了各种方法、深度学习架构、策略和应用。
对分裂学习和联合学习的评论
分裂学习（SL）和联合学习（FL）的整合提供了一个令人信服的机会，可以解决两种方法的固有局限性，并创建更强大的，具有隐私性的分布式学习系统。拆分学习，涉及将机器学习模型跨多个方分开，并在数据隐私和计算效率方面具有优势。通过分发模型组件，敏感数据保持本地化，从而减轻与集中数据收集相关的隐私风险。此外，SL可以通过在Singh等人的多个设备上分配训练工作量来提高计算效率，2019年。联合学习专注于分散数据的培训模型，而无需共享原始数据。这种方法在实现协作模型开发的同时保留了数据隐私。但是，FL可能会遭受沟通开销和处理异质数据分布的挑战。结合这两种技术具有创造一种协同方法的潜力，该方法在减轻它们的弱点的同时利用了两者的优势。例如，通过将SL的模型分区与FL的分散培训集成在一起，可以解散既具有隐私性且在计算上有效的分布式学习系统。这种组合还可以通过减少数据异质性和改善收敛性的影响来增强系统的鲁棒性。此外，SL和FL之间的协同作用可以为研发开辟新的途径。例如，探索针对不同类型的模型和数据分布的最佳分区策略是一个关键的调查领域。此外，开发有效的通信协议，用于在联合设置中的分配模型组件之间交换模型更新对于实际实施至关重要。总而言之，分裂学习和联合学习的结合为开发更安全，高效和可扩展的分布式学习系统提供了有希望的途径。通过仔细考虑两种方法的优势和劣势，研究人员和从业人员都可以释放这种协同组合的全部潜力。
学习恢复和延伸学习计划
随着学年的结束，危机显然还将继续，我们需要以不同的方式思考 2020-2021 学年。经过深思熟虑的规划，北边预科学院为家庭提供了三种学习选项，无论学生的年级如何，这些选项都在开学第一天实施。这三个选项让家庭能够考虑学生的健康状况、他们对社区当前 COVID-19 状况的适应程度、他们在家促进学习的能力或兴趣以及许多其他重要因素。家庭被要求在开学前做出选择，并继续采用这种方式直到第一学期结束。我们的学校领导团队可以随时满足家庭更改选项的请求。如果学校的健康状况发生变化，或州长颁布了关闭命令，所有学生都可以立即转向选项 3。
将Smote-tomek和Fusion Learning与XGBoost Meta-Gearner融合，以识别可靠的糖尿病
摘要：这项研究旨在通过整合综合少数群体过度采样技术（SMOTE）-TOMEK技术来开发一种健壮的糖尿病分类方法，用于数据平衡并使我们以极端梯度增强（XGB）为导致的机器学习合奏作为元学习者。我们提出了一个集成模型，该模型将深度学习技术（例如双向长期记忆（Bilstm）和双向门控复发单元（BIGRU）与XGB分类器作为基础学习者。使用的数据包括PIMA印第安人糖尿病和伊拉克社会糖尿病数据集，这些数据集是通过缺少价值处理，重复，归一化以及Smote-Tomek在解决数据失衡方面处理的。XGB作为元学习者，通过降低偏差和方差成功地提高了模型的预测能力，从而导致了更准确，更健壮的分类。所提出的合奏模型可在所有测试的数据集上达到完美的精度，精度，召回，特异性和F1分数为100％。此方法表明，将集成学习技术与严格的预处理方法结合在一起可以显着改善糖尿病分类性能。