随笔分类 - 深度学习
摘要：目前以自己的能力只能过medium baseline。 simple baseline过很简单，每行数据不做任何处理，直接作为网络的输入就行，网络也不用优化。 medium baseline需要加一些优化。 首先前面表示州的one-hot向量过于稀疏，所以我直接忽略。 由于输入数据全是正数，而且我使
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摘要：论文：https://arxiv.org/pdf/1802.01561.pdf 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58226117 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34074929 以下是论文的选择性（个人向）翻译QAQ 摘要： 在这篇论文中，
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摘要：单臂摆是强化学习的一个经典模型，本文采用了4种不同的算法来解决这个问题，使用Pytorch实现。 以下是老版本，2022年9月14日新增Dueling DQN, Actor-Critic算法， SAC，更新了PPO，DDPG算法，在文末。 DQN： 参考： 算法思想： https://mofanpy
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摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/129247756 论文原文：https://arxiv.org/pdf/2003.13590.pdf 一、遇到的挑战： 1、复杂的计分系统。每一局麻将游戏包含很多回合，而最后的排名是由这些回合的总分决定的（当玩家在前面的回合产生了巨大
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摘要：参考莫烦python： cnn: import torch import torch.utils.data as Data import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn im
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摘要：自动求导： https://zhuanlan.zhihu.com/p/84812085 Pytorch入门教程： https://github.com/fendouai/PyTorchDocs/blob/master/SecondSection/training_a_classifier.md Py
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090 大致了解卷积神经网络的实现细节，具体实现的时候直接调用相关库函数就行 # coding=utf-8 # This is a sample Python script. # P
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 代码： # coding=utf-8 # This is a sample Python script. # Press ⌃R to execute it or replac
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 与原博文不同，我直接改动了第一课第四周的作业代码，只测试了L2正则化和随机初始化的效果。L2正则化可以明显的缓解过度拟合的情况 代码： # coding=utf-8 # Th
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79767169 搭建多层神经网络步骤： 1、初始化 2、前向传播 (1)线性部分 (2)激活部分 3、计算代价（判断有没有学习） 4、反向传播 （1）线性部分 （2）激活部分 5、更新参数
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 # coding=utf-8 # This is a sample Python script. # Press ⌃R to execute it or replace it
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摘要：1、numpy库 import numpy as np np.random.seed(1) #设置随机种子 np.log(x) #给list中的每个元素取对数 np.multiply(x, y) #list中对应元素相乘 np.dot(x, y) #矩阵乘法 np.power(x, 2) #list
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摘要：参考大佬的博客https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79639509 代码： # coding=utf-8 # This is a sample Python script. # Press ⌃R to execute it or repl
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