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摘要： 在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。 本文是本系列的最后一部分，我们将讨论原子指令，它将允许我们从多个线程中安全地操作同一内存。我们还将学习如何利用这些操作来创 阅读全文

摘要： Pytorch的一个强化的学习教程（ Train a Mario-playing RL Agent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)，官网的文章只有代码， 所以本文将配合官网网站的教程详细介绍它是如何工作的，以及如何将它们应用到这个例子中。 强化学习是如何起作用的 机器学习可以分 阅读全文

摘要： 偏差-方差权衡”是ML/AI中被经常提到的一个流行概念。我们这里用一个直观的公式来对它进行解释: MSE = Bias² + Variance 本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好。 用公 阅读全文

摘要： 神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization，结果可视化 从我们之前的文章中，介绍了蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的工作原理以及如何使用它来获得给定棋盘状态的输出策略。我们也理解神经网络在 MCTS 中的两个主要作用；通过神经网络的策略输出来指导探索，并 阅读全文

摘要： 用于深入了解数据的一些独特的数据可视化技术 可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化方法，这些图有助于完成我们的工 阅读全文

摘要： BT-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。 BT-Unet由 Indian Institute of Information Technology Allahabad开发，发布在202 阅读全文

摘要： 我们将在本文中衡量交易策略的表现。并将开发一个简单的动量交易策略，它将使用四种资产类别:债券、股票和房地产。这些资产类别的相关性很低，这使得它们成为了极佳的风险平衡选择。 动量交易策略 这个策略是基于动量的的，因为交易者和投资者早就意识到动量的影响，这可以在广泛的市场和时间框架中看到。所以我们称之为 阅读全文

摘要： 在本文中，我们将实现Meta AI和Sorbonne Universite的研究人员最近发表的一篇名为DIFFEDIT的论文。对于那些熟悉稳定扩散过程或者想了解DiffEdit是如何工作的人来说，这篇文章将对你有所帮助。 什么是DiffEdit? 简单地说，可以将DiffEdit方法看作图像到图像的 阅读全文

摘要： 下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。 假设要预测其中一个变量。比如，sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢？ 一种常见的方法是将该变量其视为单变量时间序列。这样就有很多方法可以用来模拟这些系列。比如 ARIMA、指数平滑或 阅读全文

摘要： 流 （Streams） 当我们启动内核（函数）时，它会在 GPU 中排队等待执行，GPU 会顺序按照启动时间执行我们的内核。设备中启动的许多任务可能依赖于之前的任务，所以“将它们放在同一个队列中”是有道理的。例如，如果将数据异步复制到 GPU 以使用某个内核处理它，则复制的步骤本必须在内核运行之前完 阅读全文