import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plt# 构造数据x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100), dim=1)y = x.pow(2) + 0.2*torch.r...

import torchimport numpy as npimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1)steps = np.linspace(0, np.pi*2, 100, dtype=np.float32)...

文章目录1. Model-Free 与 Model-Based RL2. Policy-Based 与 Value-Based RL3. Monte-Carlo Update 与 Temporal-Difference Update RL4. On-Policy 与 Off-Policy RL1. Model-Free 与 Model-Based RL根据Agent是否理解其所处的环境，可以将强化

昆仑万维集团作为中国领先的互联网平台出海企业，逐渐在全球范围内形成了海外信息分发及元宇宙平台Opera、海外社交娱乐平台StarX、全球移动游戏平台Ark Games、休闲娱乐平台闲徕互娱、投资板块等五大业务，市场遍及中国、东南亚、非洲、中东、北美、南美、欧洲等地，为全球互联网用户提供社交、资讯、娱乐等信息化服务。在训练自编码器时，为了避免潜在表示空间出现高度的异化，作者使用了两种正则化方法，一种

在pytorch中，保存神经网络用方法：torch.save(net, 'net.pkl')提取神经网络用方法：torch.load('net.pkl')保存神经网络有两种方式：1、保存整个网络torch.save(net, 'net.pkl')这种方法能最大程度的保留网络的所有信息，缺点是读取网络时速度稍慢2、保存网络的状态信息torch.save(net.state_d...

在有些数据集中，有些数据变量用字符串表示，但为了方便处理，往往想转换为好处理的格式，这时候不一定要用one hot进行编码，也可以直接转成整数：test_df["xx"] = pd.factorize(test_df["xx"])[0].astype(int)效果gift_cards["user_id"] = pd.factorize(gift_cards["user_id"])[0].astyp

1、①xdx=12dx2xdx = \frac{1}{2}dx^2②xndx=1n+1dxn+1x^ndx = \frac{1}{n+1}dx^{n + 1}③1x√dx=2dx√\frac{1}{\sqrt{x}}dx = 2d\sqrt{x}④1x2dx=−d1x\frac{1}{x^2}dx = -d\frac{1}{x}2、①axdx=1lnadaxa^xdx = \fr

我们构造一个简单的神经网络，通常情况下n_output是分类数量，例如二分类任务那n_output=2、六分类任务那么n_output=6class Net(torch.nn.Module):def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):super(Net, self).__init__()self.inLayer = torch.nn.Lin

一般地，f(n)={x=φ(t)y=ϕ(t)f(n) =\begin{cases}x = \varphi(t) \\y = \phi(t)\end{cases}确定yy与xx间的函数关系，则称此函数关系所表达的函数为由参数方程所确定的函数.假定φ(t)和ϕ(t)\varphi(t) 和 \phi(t)都可导，且φ′(t)≠0\varphi'(t) \neq 0，则有dydx=dyd

在频域中，变换系数反映了某些图像的特征。如频谱的直流分量比例于图像的平均亮度、噪音对应于频率较高的区域、图像实体对应于频率较低的区域频域增强原理在频谱中，图像中心处对应了图像中变化较平缓的区域，四周对应了图像边缘、噪音或者变化陡峭的部分。因此我们可以将代表了图像边缘、噪音或者变化陡峭的高频率成分滤除掉，只留下变化平缓的低频率成分，再由频域变换回时域，这就相当于对图像进行了平滑处理；相反，若滤去..