深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是一种将深度学习应用于强化学习的算法。它是Google DeepMind在2015年提出的，并在多种加强学习环境中达到了超越人类水平的表现。DQN主要用于解决具有高维状态空间的问题，比如游戏中的屏幕像素输入。 DQN 的主要思想是使用深度神经网络来逼近强化学习中的Q值函数。Q值函数用于估计每个状态..

掌握中文命名实体识别（NER）数据集对于从事自然语言处理（NLP）的研究人员和开发者来说是十分重要的。以下是一些常用的中文命名实体识别数据集和整理方式： MSRA NER 数据集： 来源自微软亚洲研究院，是中文NER的经典数据集之一。 数据集链接可以通过在GitHub上搜索相关项目获取（例如：https://github.com/亮大华/ner_d..

R 平方 (R²)，也被称为决定系数，是统计学中用于评估回归模型性能的指标之一。在深度学习和机器学习中，尤其涉及到回归分析时，R² 是一个重要的工具。它可以帮助我们了解模型对数据的拟合程度和预测的准确程度。 R² 的定义 R² 是衡量自变量(x)解释因变量(y)变异程度的决定系数。它的值介于0到1之间，表示模型对数据的拟合质量。 R..

要设置一个完整的深度学习环境，包括Python、PyCharm和CPU版本的PyTorch，可以按照以下步骤进行操作： 步骤 1：安装 Python 下载 Python： 前往 Python 官方网站。 下载最新版本的Python安装程序。 安装 Python： 运行下载的安装程序。 在安装选项中，勾选“Add Python to PATH”以便后续能从命令行直接调用Python。..

在 CentOS 7 上构建一个 Python 3.10 与 PyTorch 2.3.0 的深度学习环境，可以通过以下步骤完成。请注意，确保你的系统已经联网并具备管理员权限。 步骤一：系统更新 首先，确保你的系统是最新的： sudo yum update -y 步骤二：安装开发工具及依赖 为了编译和安装软件包，你需要安装开发工具和一些必要的依赖： sudo yum groupinst..

深度学习框架在人工智能领域的发展中扮演着重要角色，它们为研究人员和工程师提供了强大的工具以便构建、训练和部署复杂的模型。以下是一些主流的深度学习框架，以及我个人的一些学习体会。 主流深度学习框架 TensorFlow： 优点：由Google开发，拥有广泛的社区支持；适用于各种规模的生产环境；支持分布式训练。 缺点：相对复杂的API..

深度学习中的掩码机制在处理序列数据（如自然语言处理）时非常重要，主要用于各种场景中以适应不同的需求。下面是一些主要的掩码机制与其应用： 填充掩码（Padding Mask）： 目的：在处理批量数据时，序列的长度通常不同。因此，我们需要对短序列进行填充（通常是用零填充）以形成统一长度的批次。填充掩码的作用就是在计算时忽略这些填充..

Transformer 是一种深度学习模型架构，最初由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出，用于处理自然语言处理任务。它通过完全基于注意力机制，尤其是自注意力（self-attention），取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在多个任务中取得了显著的性能提升。下面深入介绍其原理和应用。 Transform..

将深度学习模型转换为 TensorRT 并在 C++ 环境中部署，可以显著提高模型的推理速度和效率。以下是从模型转换到环境搭建及部署的详细步骤： 1. 准备工作 硬件准备 NVIDIA GPU：确认搭载 NVIDIA GPU，并支持 CUDA。 GPU 驱动：确保已经安装了最新版本的 NVIDIA 驱动。 软件准备 CUDA Toolkit：下..

要在 C++ 中使用 ONNX Runtime 调用深度学习模型，你需要先确保你的开发环境已正确配置，包括安装 ONNX Runtime 库和相应的依赖项。以下是一个基本的步骤指南，帮助你在 C++ 中加载和运行 ONNX 模型。 环境准备 安装 ONNX Runtime： 你可以从ONNX Runtime 的 GitHub Releases下载相应的平台二进制文件。 解压..