Word2vec Tutorial
word2vec 是由 Tomas Mikolov 等人發展出來，把詞轉換成向量的一種演算法，使用三層架構的神經網路，輸入層與輸出層大小都是訓練文本的詞數，中間層大小就是想要壓縮的向量大小，平常神經網路訓練完我們都是想要最終的輸出結果，但 word2vec 訓練完的權重才是我們想要的東西，為什麼是這樣呢？
Q learning 學習筆記本
為了看懂 deep q learning，所以去找 David Silver 的課程，看完 10 堂中的 5 堂後才知道 q learning 是什麼，把理解的過程記錄下來。