LOGAN_XIONG

摘要： - **算法特征** ①. 以真实reward训练Q-function; ②. 从最大Q方向更新policy $\pi$ - **算法推导** **Part Ⅰ: RL之原理** 整体交互流程如下, 定义策略函数(policy)$\pi$, 输入为状态(state)$s$, 输出为动作(action 阅读全文

摘要： 算法特征 ①. discriminator区别真假; ②. generator以假乱真 算法推导 Part Ⅰ: 熵之相关定义 entropy之定义如下, $$ \begin{equation*} H(p) = -\sum_c p(c)\ln(p(c)) \end{equation*} $$ ent 阅读全文

摘要： 基础介绍 matplotlib图形对象层级结构: 图形对象(figure) → 子图对象(axes) → 坐标轴对象(axis) → 定位器对象-刻度线(locator)/格式化器对象-刻度线标签(formatter) 绘图对象创建 from matplotlib import pyplot as 阅读全文

摘要： 背景介绍 Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从优化参数个数出发, 以Residual Block技术为例, 简要演示Residual Block残差块对Neural Network模型 阅读全文

摘要： 背景介绍 Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从参数变化范围出发, 以Batch Normalization技术为例, 简要演示Batch Normalization批归一化对Neura 阅读全文

摘要： 背景介绍 Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 本文从优化参数个数出发, 以dropout技术为例, 简要演示dropout参数丢弃比例对Neural Network模型复杂度的影响. 算法特 阅读全文

摘要： 背景介绍Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 正则化技术之含义是: 引入额外的条件, 对function space进行适当的约束. 本文借助pytorch前向计算与反向传播特性, 以正则化技 阅读全文

摘要： 背景介绍pyside6提供了Qt6的Python侧API. 在GUI程序撰写方面, 笔者不太喜欢频繁的编译过程, 倾向于随时更改代码即时查看效果. 因此, 推荐在简单应用的情况下使用pyside6, 而非直接的Qt6. 本文以一个简单的计算器实现作为案例展示笔者pyside6使用流程. 使用pysi 阅读全文

摘要： 背景介绍pybind11是一个基于C++11标准的模版库. 与Boost.Python类似, pybind11主要着眼于创建C++代码的Python封装, 并为其提供了一套轻量级的解决方案. 安装与代码示例①. 安装C++编译器(各平台略有不同, 支持C++11标准即可)②. 安装cmake工具(官 阅读全文

摘要： 使用流程①. 数据准备; ②. 模型确立; ③. 损失函数确立; ④. 优化器确立; ⑤. 模型训练及保存 模块介绍Part Ⅰ: 数据准备torch.utils.data.Dataset torch.utils.data.DataLoader 关于Dataset, 作为数据集, 需要实现基本的3个 阅读全文