1 max( x, y, z, ... [key] ) #key为比较的值类型,是一个函数 1. 示例: AI检测代码解析 >>> max(-20, 100, 400) 400 >>> max(-80, -20, -10) -10 >>> max(0, 100, -400) 100 >>> max('abc','bcd','aaa') #字符串比较大小是根据字母顺序,越靠后越大。先比较第一个字符,...
dim = 1,行不变(按行-将当前行所有列数据-计算),指定的是列,那就是列变,理解成:针对每一行中,所有列之间的数据比较或者求和等操作,是每一行的比较,因为行是可变的。 三、举例 torch.argmax() 得到最大值的序号索引 dim=0保留列维度,不要行了,保留列的size就可以了 dim=1保留行维度,不要列了,保留行...
max(A, dim=1)[1] ## 获取最大值的索引[B,T] ## torch.max(A, dim=1)返回两个元素,分别是A在dim上的最大值(返回形状[B,T]),和这些最大值的在原本的维度dim上的索引(返回形状[B,T])。torch.max(A, dim=1)[1]表示取后者 max_values = torch.max(A, dim=1)[0] ## 获取最大值[B,...
max(dim=1)[0] selected_q_values = q_values.gather(1, actions.unsqueeze(1)).squeeze(1) loss = nn.functional.mse_loss(selected_q_values, target_values.detach()) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step() if self.steps % self.target_update_freq == 0: self....
异常检测(Anomaly detection)是机器学习的常见应用,其目标是识别数据集中的异常或不寻常模式。尽管通常被归类为非监督学习问题,异常检测却具有与监督学习相似的特征。在异常检测中,我们通常处理的是未标记的数据,即没有明确的标签指示哪些样本是异常的。相反,算法需要根据数据本身的特征来确定异常。这使得异常检测成为一项...
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)self.cosine_similarity = nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=self.eps)def forward(self, anchor, positive, negative): # anchor: 2D tensor [BATCH_SIZE, DIM] , positive: 2D tensor [BATCH_SIZE, DIM] , negative: 2D tensor [BATCH_SIZE, DIM] , DIM : feature...
{'learner': GradientBoostingClassifier(ccp_alpha=0.0, criterion='friedman_mse', init=None, learning_rate=0.009132299586303643, loss='deviance', max_depth=None, max_features='sqrt', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1, ...
from tensorflow.keras.modelsimportSequential from tensorflow.keras.layersimportEmbedding,LSTM,Dense # 构建模型 model=Sequential()model.add(Embedding(input_dim=max_features,output_dim=128,input_length=max_len))model.add(LSTM(64,return_sequences=True))model.add(Attention())model.add(Dense(1,activation...
pixel_size_x = (max_x - min_x) / width pixel_size_y = (max_y - min_y) / height startX = cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x + cuda.threadIdx.x startY = cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y + cuda.threadIdx.y gridX = cuda.gridDim.x * cuda.blockDim.x;gridY = cuda....
random.random([hidden_dim, output_dim]) ] losses = [] for _ in range(epoch): h = x.dot(self._ws[0]); h_relu = NN.relu(h) y_pred = NN.softmax(h_relu.dot(self._ws[1])) losses.append(NN.cross_entropy(y_pred, y)) d1 = y_pred - y dw2 = h_relu.T.dot(d1) dw...