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pytorch数据格式转换

pytorch数据格式转换1. numpy转换为tensortorch.tensor([ ],dtype=,device= )device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'data = torch.tensor(data, dtype=torch.float, device=device)# double类型c = torch.t

#list#python#算法
强化学习之SAC和DDPG内容大汇总

强化学习之SAC和DDPG内容大汇总一、SACSAC相关博客汇总:https://blog.csdn.net/qq_38587510/article/details/104970837最前沿:深度解读Soft Actor-Critic 算法https://zhuanlan.zhihu.com/p/70360272pytorch 代码汇总:DDPG/AC/SAC/PPOhttps://github.

#深度学习#python#算法
顶刊复现:天然气价格走势预测+Python机器学习可解释性分析

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#python#机器学习#开发语言
R语言-机器学习生态风险评估RF-SHAP分析

✅ 超参数调优:用R语言的caret包对mtry参数进行网格搜索(2-10范围),通过10折交叉验证优化模型。计算了裸地变化对LER的贡献率(BLCR):BLCR = (LEt+1 - LEt) × LA/TA。结果显示LER评估对权重设置具有合理稳健性,功能维度权重较低(0.1064)是合适的。不同方向的裸地变化(如裸地→其他类型或其他类型→裸地)对生态风险的影响机制不同。干扰维度(Distur

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#python#深度学习#人工智能
顶刊复现:天然气价格走势预测+Python机器学习可解释性分析

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#python#机器学习#开发语言
N-BEATS:独特的可解释时间序列预测深度学习模型

集类 TimeSeriesDataset(Dataset):definit结论N-BEATS 不仅仅是一个预测工具,它还是一个强大且可解释的框架,可使深度学习在时间序列分析中普及。它能够清晰地洞察预测的驱动因素,这对于依赖准确、可解释预测的企业来说非常有价值。号召行动对于那些希望突破时间序列预测界限的人来说,实施 N-BEATS 可以完美地结合性能和可解释性,从而改变决策过程。尝试将 N-BEAT

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#深度学习#人工智能
Python · 机器学习员工流失预测

Python · 机器学习员工流失预测

#python#开发语言
python从github克隆代码出错,花费了我一个上午的精力终于解决了!

问题描述:Failed to connect to github.com port 443:connection timed out,总是连接不成功,我以为是VPN的关系,后来发现并不是。解决办法:1、设置局域代理:我的电脑-右键-属性点击控制面板2、点击网络和Internet3、点击Internet选项4、点击Internet选项,点击连接、然后点击局域网设置5、勾选LAN,点击确定6、在终端或

#机器学习#深度学习
卷积神经网络CNN的池化层和1*1的卷积核的作用

卷积神经网络CNN的池化层和1*1的卷积核的作用(1)池化层|Pooling Layer:目前,有两种广泛使用的池化操作——平均池化(average pooling)和最大池化(max pooling),其中最大池化是两者中使用最多的一个操作,其效果一般要优于平均池化。池化层用于在卷积神经网络上减小特征空间维度,但不会减小深度,1乘1的卷积核来担任减小深度的角色。当使用最大池化层时,采用输入区..

#深度学习#机器学习
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