01 2021 档案
摘要：1、使用梯度下降法拟合y = sin(x) import numpy as np import torch import torchvision import torch.optim as optim import torch.nn as nn import torch.nn.functional
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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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摘要：刚把《强化学习》的第一部分写完，突发奇想想写一个井字棋小游戏AI，采用MCTS算法，中间采用了UCT算法作为树中策略，等概率随机作为树外策略。 代码： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 20010; doub
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摘要：本章的重点就是计算价值函数，通过DP进行迭代计算。 Vπ(s)的定义式： 迭代计算方式： 以该问题为例，编写代码加深理解： 过程图： 本图中展示的是策略不变的情况。虽然策略没变，但是仍然找到了每个状态的最优动作。 此为模拟程序在策略不改变的情况下展示的结果 策略改变： 添加了基于贪心的策略改进之后，
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