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DQN强化学习实践

DQN强化学习实践import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport numpy as npimport gym# 定义超参数BATCH_SIZE = 32LR = 0.01EPSILON = 0.9# 最优选择动作百分比GAMMA = 0.9# 奖励递减参数TARGET_REPLACE_ITER = 100

#网络#神经网络#深度学习 +1
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AutoEncoder(自编码/非监督学习)数字分类

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#神经网络#深度学习#python +1
知识图谱教学平台总结(前端)

知识图谱教学平台总结(前端)获得Vuex中的信息this.$store.state.username;定义QDialog的大小<q-dialog v-model="medium"><q-card style="width: 700px; max-width: 80vw;"><q-card-section><div class="text-h6">Me

#java#python#android
数据结构(图)

1. 基于邻接矩阵存储的有向图,求出度为零的顶点个数【问题描述】基于邻接矩阵存储的有向图,设计算法求出度为零的顶点个数。【输入形式】第一行输入图的顶点个数verNum和边的个数edgeNum,用于构造图。第二行顶点信息;接下来edgeNum行,每行描述一条边的信息,即起点、终点,以及边上的整型权值。【输出形式】出度为零的顶点个数。【样例输入】6 9A B C D E FA B 34A C 46A

#算法#数据结构#图论 +2
前端超炫表白干货(一)

表白代码,送给你爱的人梦码在这里首先很感谢来看此博客的同学们,如果你觉得还可以,别忘记点个赞加关注哦,别忘记了这才是前端表白干货(一)哦,后面还有二、三、四。。。。。。错过了就可惜了这次梦码分享的是一个前端代码,不会的同学复制代码写在后缀为html的文件里浏览器打开就可以了,也比较方便,如果要改页面显示的内容(比如加上对方名字啥的),可以在文件里面直接改。最后再把文件发给你喜欢的那个他(她),用浏

#html#javascript
《CRFL:Certifiably Robust Federated Learning against Backdoor Attacks》

在联邦学习的场景中,很容易在本地客户端添加像后门这种的对抗扰动,从而影响全局模型的训练。针对这些对抗攻击,现有方法包括:设计一种鲁棒性聚合函数、开发经验丰富的联邦学习协议、利用噪声扰动、在训练期间增加额外的评估。但是这些方法都缺乏在一定条件下针对后门攻击的鲁棒性验证。**CRFL的具体过程:**在训练阶段,每个客户端可以上传参数到服务端做聚合与更新,其中服务端主要负责:(1)聚合从客户端收集的模型

#人工智能#深度学习#神经网络
RNN循环神经网络(回归)

RNN循环神经网络(回归)import torchfrom torch import nnimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# torch.manual_seed(1)# reproducible# Hyper ParametersTIME_STEP = 10# rnn time stepINPUT_SIZE = 1# rnn inp

#pytorch#机器学习
保存和读取神经网络的两种方法

保存和读取神经网络的两种方法直接保存整个训练结果torch.save(net, 'net.pkl')# 保存整个网络def restore_net():net2 = torch.load('net.pkl')prediction = net2(x)plt.subplot(132)plt.title('Net2')plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())

#神经网络#python#深度学习 +2
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