⑤更新参数,optimizer.step(),更新神经网络参数。 安装 打开Pytorch官方网站,https://pytorch.org/get-started/locally/,选择版本、系统、安装方式、语言平台、CPU和GPU配置(装有英伟达显卡的电脑可以选择“CUDA”,否则选择“CPU”),然后将下方生成的代码复制到命令行。 引入模块 引入搭建神经网络的必备模块 import tor...
在forward方法中，我们首先初始化了隐藏状态和单元状态，然后将输入x传入LSTM层，得到输出out和最后一个时间步的隐藏状态和单元状态hn和cn，最后将out传入输出层得到预测结果。3. 训练模型 接下来，我们需要训练我们的模型。在这里，我们将使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器。```python # 定义模型、损失函数和优...
在DQN + 人工势场的避障控制中,首先根据环境信息构建人工势场,将障碍物视为斥力源,目标点视为引力源。然后,将势场信息作为DQN的输入状态之一,与原始的环境状态(如位置、速度等)一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值,智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。 4.2 优点分析 提高避障效率:人...
在这里,我们将使用MNIST数据集,它包含了60000个训练样本和10000个测试样本,每个样本都是一个28x28像素的灰度图像,表示一个手写数字。我们可以使用pytorch内置的torchvision库来下载和加载MNIST数据集。 ```python import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据转换 transform = t...
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能深度学习100种网络模型,这些模型可以用PyTorch深度学习框架搭建。模型按照个人学习顺序进行排序: 深度学习模型 1. ANN (Artificial Neural Network) - 人工神经网络:基本的神经网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。
PyTorch深度学习 python深度学习入门 深度学习框架搭建PyTorch基础入门教程书籍 机器学习人工智能神经网络编程序设计书 作者:毗湿奴·布拉马尼亚出版社:人民邮电出版社 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥55.00 定价 ¥55.00 配送至 北京 至 北京市东城区 服务 由“阅九州图书专营店”发货,并提供售后服务。
首先,我们需要准备手写数字的数据集。在这里,我们将使用MNIST数据集,它包含了60000个训练样本和10000个测试样本,每个样本都是一个28x28像素的灰度图像,表示一个手写数字。我们可以使用pytorch内置的torchvision库来下载和加载MNIST数据集。 ```python import torch ...
在DQN + 人工势场的避障控制中,首先根据环境信息构建人工势场,将障碍物视为斥力源,目标点视为引力源。然后,将势场信息作为DQN的输入状态之一,与原始的环境状态(如位置、速度等)一起输入到DQN网络中。DQN网络根据输入状态输出每个动作的价值,智能体根据这些价值选择最优动作进行执行。