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..
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..
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