虽然深度神经网络的概念非常简单——将神经网络堆叠在一起。但由于不同的网络结构和超参数选择，这些神经网络的性能会发生很大变化。 本章介绍的神经网络是将人类直觉和相关数学见解结合后，经过大量研究试错后的结晶。 我们会按时间顺序介绍这些模型，在追寻历史的脉络的同时，帮助你培养对该领域发展的直觉。这将有助于你研究开发自己的结构。 例如，本章介绍的批量归一化（batch normalization）和残差网

本博客简单介绍BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络、决策树和随机森林的相关知识

如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息， 那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）则可以更好地处理序列信息。 循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入，从而可以确定当前的输出。

正如您在 LingBot-VA 中观察到的妙招，前沿的 WAMs 正在将视频和动作解耦，把视频预测从“决定动作的唯一前置蓝图”，降级为“辅助动作生成的条件信号”或“训练期的正则化约束”。LingBot-VA通过混合 Transformer (MoT) 架构和交织序列，让视频和动作在底层共享 KV-Cache，并在执行后用真实观测画面强制替换预测画面，打破了闭门造车的误差累积。DreamZero。

如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息， 那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）则可以更好地处理序列信息。 循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入，从而可以确定当前的输出。

由于噪声的均值为0，所以对Q的均值求期望，就等于对x求期望。然而，Q最大值的期望却会大于等于x的最大值，且Q最小值的期望也会小于等于x的最小值。状态价值函数(State-value function)，是不是任何一个策略pi，执行下一步所有可能的动作所带来的动作价值的期望。理解为，当前状态下，执行所有可能动作的带来的收益，一定程度上反映了当前状态的优劣？我是这样理解的：DQN是要学一个最优动作价值

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介绍了如何查看YOLOv5的网络框架，分析其中的部分组件，并对核心代码进行了阅读分析。

本博客介绍了线性回归和softmax回归，从数学公式到代码实现，再到高级API，更简洁地实现代码。参考书籍：《动手学深度学习V2》

如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息， 那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）则可以更好地处理序列信息。 循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入，从而可以确定当前的输出。