4.5 价值迭代算法(Value iteration algorithm) 算法包含2步: 第一步,初始化价值:V0(s)=0 第二步,基于之前的价值进行迭代: 4.6 最大似然估计(Maximum likelihood estimate) 状态转移概率的最大似然估计如下:Psa(s′)=状态s到s′行为a的次数状态s的行为次数 ...
一、普通神经网络 在介绍RNN之前先回顾什么是普通神经网络:把每一个元素节点作为计算节点,边长作为权重,打个简单的比分:x向量作为输入,输出y比如0.5,0.7,与真实情况的y0,1对比,把损失算出来,对权重求导,乘上learningrate,,对前面的权重进行更新,w1和w1’的关系就是一段位移,更新后0.2,0.9差一点,就继续更新,直到...
超参上，learning rate 最重要，推荐了解cosine learning rate，其次是 batchsize 和 weight decay。当你...
深度学习(Deep Learning):循环神经网络一(RNN) 原址:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/53014085 概述 循环神经网络(RNN-Recurrent Neural Network)是神经网络家族中的一员,擅长于解决序列化相关问题。包括不限于序列化标注问题、NER、POS、语音识别等。RNN内容比较多,分成三个小节进行介绍,内容...
Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。 二者的相同在于deep learning采用了神经网络相似的分层结构,系统由包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个logistic regression模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑...
调参的主体部分，分为 exploration 和 exploitation两个阶段 exploration阶段 每轮调参，要把超参数分成三类...
爱向日葵的Sarah创建的收藏夹纪录片-科技内容:【麻省理工-双语字幕】深度学习/机器学习基础 Deep Learning | CNN | RNN | AI 人工智能 | 自动驾驶 (MIT 6.S091),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
1、deep_neural_network_v1.py:自己实现的最简单的深度神经网络(多层感知机),不包含正则化,dropout,动量等...总之是最基本的,只有fp和bp。 2、deep_neural_network_v2.py: 自己实现的最简单的深度神经网络(多层感知机),和v1的唯一区别在于:v1中fp过程,caches每一层存储的是(w,b,z,A_pre), 而v2每一...
DoubleClass/DeepLearningPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star5 master BranchesTags Code 深度神经网络 1712872 曹续生 实验目的 了解神经网络结构(NN,CNN,RNN) 使用框架运行神经网络,查看并对比神经网络学习的效果 ...
Optimizing Deep Learning Models: CNN-RNN Augmentation with Grad-CAM Analysis for Predicting Pneumonitis from Pre-Treatment CT Imagesdoi:10.1016/j.ijrobp.2024.07.1472Purpose/Objective(s) Radiation therapy is crucial for lung cancer treatment. However, incident irradiation of surrounding healthy tissues ...