这份Pytorch强化学习教程一共有八章,从DQN(Deep Q-Learning)开始,步步深入,最后向你展示Rainbow到底是什么。 不仅有Jupyter Notebook,作者还在Colab上配置好了代码,无需安装,你就能直观地感受到算法的效果,甚至还可以直接在手机上进行学习! 1. DQN DeepRL入门第一步,当先了解DQN(Deep Q-Learning)。这是DeepMind提...
Introduce 在上一篇“深度学习(DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念。本文主要介绍神经网络常用的损失函数。 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出。 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中。 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训...
"Deep Learning Roadmap": 这个项目提供了一个深度学习的学习路线图,涵盖了基础概念、深度学习框架、计算机视觉、自然语言处理等各方面的主题。你可以在GitHub上找到这个项目:Deep Learning Roadmap。 "AI Roadmap": 这是一个包括人工智能的多个领域的学习路线图,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。...
以PyTorch为主体的深度学习平台为使用卷积神经网络也提供程序框架。但卷积神经网络涉及到的数学模型和计算机...
Learn the fundamentals of deep learning with PyTorch on Microsoft Learn. This beginner-friendly learning path introduces key concepts to building machine learning models in multiple domains, including speech, vision, and natural language processing. ...
(2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.[3] He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (...
深度学习 (DeepLearning) 基础 [4] 欠拟合、过拟合与正则化 Introduce 在上一篇“深度学习 (DeepLearning) 基础 [3] 梯度下降法”中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法。本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人
«[Intro to Deep Learning with PyTorch -- L2 -- N20] Cross-Entropy »[Tools] Package Your node.js Projects Into a Standalone Applications with pkg posted @2020-06-15 22:09Zhentiw阅读(341) 评论(0)收藏举报 公告 昵称:Zhentiw 园龄:13年4个月 ...
在人工智能(Artificial intelligence )研究领域中,有一个研究方向和实现方法是机器学习(Machine Learning),在机器学习中,有一类算法是深度学习(Deep Learning ). 1 The Development of Deep Learning 1.1 Turing Testing (图灵测试) 图灵测试是人工智能是否真正能够成功的一个标准,“计算机科学之父”、“人工智能之父”...
pytorch-widedeep A flexible package for multimodal-deep-learning to combine tabular data with text and images using Wide and Deep models in PytorchDocumentation: https://pytorch-widedeep.readthedocs.ioCompanion posts and tutorials: infinitoml