深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是结合深度学习与强化学习的一类算法,它在复杂的环境中取得了显著的成功。深度强化学习算法的核心思想是使用神经网络来近似价值函数或策略,从而应对高维状态空间下的决策问题。 本文将分析一些常见的深度强化学习算法,并附上一个简单的MATLAB程序示例。 常见的深度强化学习算..
DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)是一种用于解决连续动作空间的深度强化学习算法。它结合了Actor-Critic框架、策略梯度和深度学习技术。DDPG适用于模型自由环境,其中传统的Q-learning方法难以应用。 DDPG由以下四个关键角色组成: 1. Actor 网络:负责选择动作。输入状态,输出特定策略下选择的动作。 2. Cri..
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..
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