Time discretization invariance in Machine Learning, applications to reinforcement learning and recurrent neural networks
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Time discretization invariance in Machine Learning, applications to reinforcement learning and recurrent neural networks
While computers are well equipped to deal with discrete flows of data, the real world often provides intrinsically continuous time data sequences, e.g. visual, sensory streams, time series, or state variables in continuous control environments. Most algorithms and notably machine learning approaches require discretization of time continuous ...
2019年8月15日
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Types of Machine Learning (ML) Systems: 1. Based on Learning Style: a. Supervised Learning Learns from labeled data. Goal: Predict output for new inputs. Common tasks: Classification, Regression. Examples: Linear Regression, Decision Trees, SVM. b. Unsupervised Learning Learns from unlabeled data. Goal: Discover hidden patterns. Common tasks: Clustering, Dimensionality Reduction. Examples: K-Means, PCA, DBSCAN. c. Semi-Supervised Learning Uses a small amount of labeled data large unlabeled data.
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Types of Machine Learning (ML) Systems: 1. Based on Learning Style: a.
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