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PyTorch 入门

1 什么是 PyTorch?PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群:NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算。深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度2 Tensors (张量)一些tensor运算:import torchx = torch.empty(2,4) # 或者 x = torch.Tensor(2,4)y = torch.ones(2,4

#python#pytorch
【强化学习纲要】学习笔记之Markov Decision Processes

【强化学习纲要】学习笔记系列Markov Chain → Markov Reward Process(MRP)→ Markov Decision Processes(MDP)MDP基本假设:环境是完全可观测的MDP可以用于处理最优控制问题,根据环境确定出最佳控制策略部分可观测的问题可以转化为MDPMarkov Process未来状态依赖于给定的历史状态历史状态:ht={s1,s2,…,st}h_t

#人工智能
【机器学习课程】k近邻和k-means聚类

1 最近邻规则给定集合包含n对数,(x1,t1)(\bold x_1,t_1)(x1​,t1​), …,(xn,tn)(\bold x_n,t_n)(xn​,tn​),其中xi\bold x_ixi​为实数,t_i属于集合{1,…,M}\{1,…,M\}{1,…,M},每个xi\bold x_ixi​是同一测量规则得到的iiith个独立量,而每个tit_iti​是对应的样本类别上述规则可以简称为:

【机器学习课程】高斯分布

1 概率密度函数对于一个连续的概率密度方程,p(x)p(x)p(x),满足下列特性:处理a和b两点之间的x满足:P(a<x<b)=∫abp(x)dxP(a<x<b) = \int_a^b p(x)dxP(a<x<b)=∫ab​p(x)dx对于所有实数x,其值是非负的概率函数的积分为1,即有:∫∞∞p(x)dx=1\int_\infty^\infty p(x)dx

智能交通顶会 IEEE ITSC工作 LimSim:长期交互式多场景交通仿真器(已开源)

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#人工智能#自动驾驶
智能网联汽车系统综述

Connected and automated vehicle systems: Introduction and overview By Steven E. Shladover (2017)智能化和网联化系统可以提升交通系统运行水平,但是大众媒体往往混淆了CV和AV的概念,本文旨在解释二者直接区别,并指出潜在的协同作用。CV发展已超过15年,通过DSRC的建设和应用来提升交通系统。AV发展此起披

#自动驾驶
《动手学深度学习》笔记——深度学习简介

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【PyTorch】语言模型/Language model

1 模型描述(1)语言模型的定义,来自于维基百科统计式的语言模型是一个几率分布。语言模型提供上下文来区分听起来相似的单词和短语。例如,短语“再给我两份葱,让我把记忆煎成饼”和“再给我两分钟,让我把记忆结成冰”听起来相似,但意思不同。语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析,手写体识别和资讯检索。由于字词与句子都是任意组合的长度,因此在训练过的语言模型中

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