张量 深度pytroch
基于价值的深度强化学习
由于动作和状态是随机的,又ut依赖于状态和动作,故ut也是随机的 最佳动作价值函数能给我们作出动作给予指导 我们利用神经网络来近似最佳动作价值函数 利用DQN进行动作价值函数的计算,例如我们可以将图片通过卷积层转换为特征向量, 再利用全连接层转换为对应的输出向量即为各个动作的打分。通过打分即可选择动 ......
深度强化学习 基本概念
state:状态;Action:动作;Agent:主体; 在状态s下主体可以选择自己的动作a。 policy函数π:给出在状态s下作出动作a的概率,策略作出的动作是随机的。 状态转移:在旧状态s1下作出动作a转移到新状态。 转态转移也是随机的,随机性依环境而变。 在状态s下作出动作a转移到s‘的概率 ......
基于Graph-Cut算法的彩色图像深度信息提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法,在图像处理领域普遍应用于前后背景分割(Image segmentation)、立体视觉(stereo vision)、抠图(Image matting)等,目前在 ......
深度学习中正样本、负样本、困难样本、简单样本区别
正样本: 与真值对应的目标类别来说该样本为正样本。 负样本: 与真值不对应的其他所有目标类别来说该样本为负样本。 困难样本: 预测时与真值标签误差较大的样本。 简单样本: 预测时与真值标签误差较小的样本。 如: 图片分类:。 需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样 ......
KDDCup深度学习
import pandas as pd import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as np import torch.utils.data as Data from sklearn import prepr ......
基于LSTM-RNN的深度学习网络的训练对比matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
【C++深度解析】9、const 常量?只读变量?
文章目录1 const 常量的判别准则1.1 编程实验2 小结 看了前面的关于 const 的内容,不知道是不是有疑问,const 什么时候为只读变量,什么时候是常量?1 const 常量的判别准则只有用字面量初始化的 const 常量才会进入符号表使用其他变量初始化的 const 常量仍然是只读变 ......
深度学习—损失函数专题
损失函数概念 1、对于监督学习:估量神经网络模型的预测值和真实值的不一致的程度,衡量的是:在神经网络训练阶段,某个或若干个输入样本,在输出层上的预测值和真实值之间不一致的程度。 2、广义上(无监督):衡量两个特征向量之间的差异程度/不一致程度/距离 3、作用:定义最终的损失值,是神经网络误差回传和权 ......
深度学习—神经网络优化
激活函数 作用:增加非线性因素 Relu激活函数,含GELU softmax激活函数:优势和劣势都无限扩大,每个都是自然数次方 sofrmax和sigmoid的区别: sigmoid激活函数: 每个神经元激活时只看自己激活前的值,不满足各个神经元激活后的输出值相加等于1的性质,个神经元之间是独立的。 ......
MySQL百万数据深度分页优化思路分析
业务场景 一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析,一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看,最常见的一种就是根据日期进行筛选。这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大,达到百万、千万条数据只是时间问题。 瓶颈再现 创建了一张user表,给create_time字段添加了 ......
深度学习基础概念
#模型假设和参数是什么? 模型假设和参数是什么:用一个函数关系去表示的一只样本的数据的后面存在的规律。参数的是用于表现的规律的特征参数。 #评价函数(损失)是什么? 评价函数(损失):是与评价预测与目标的之间的一种关系函数。衡量模型预测值和真实值差距的评价函数也被称为损失函数(损失Loss) 机器学 ......
深度学习---图像分类网络
分类网络 深度学习在图像邻域的应用大致可以分为图像分类、目标检测、图像分割三大类,其中图像分割又可以细分为语义分割、实例分割和全景分割,这一篇梳理下常见的分类数据集和分类网络,后续会重点介绍ResNet,并逐步实现ResNet训练及推理。 一、常用分类数据集 MNIST 内容是0-9的手写数字,60 ......
深度操作系统 deepin 20.8 定制的 SSH 安全模块问题
近期由于工作需求,尝试使用国产化操作系统,由于对 Debian 系统的偏爱,选择了深度操作系统,使用的版本是 Deepin 20.8,安装使用基本顺利,没什么大问题。 但由于这个环境是面向公网的,总是免不了大量的攻击类 SSH 登录尝试,发现深度好像定制修改了安全防护这块,当 SSH 密码登录错误达 ......
深度学习为什么要用 tensor
深度学习中的 tensor 概念是指张量,是一种多维数组。相比于 numpy 中的数组,tensor 具有以下几个优点: 支持 GPU 加速:深度学习中,需要对大量数据进行计算,并且这些计算通常是高度并行化的。使用 tensor 可以方便地将计算放到 GPU 上进行加速,而 numpy 则通常只能在 ......
小程序对某个对象实现深度监听
场景:有一个与页面实例不关联的外部对象,当其某个属性改变时,需要页面做出反应,也就是页面需要监听它 问题:肯定直接想到计算属性,但是小程序不自带,然后用wx-computed等插件,发现都有缺陷,只能对页面实例内部data的属性进行监听;然而就算把这个外部对象声明到page的data里,但由于对象属 ......
2023.5.7 《动手学深度学习》第7、8章
今天继续学习《动手学习深度学习》第7章:现代卷积神经网络、第8章:循环神经网络,今天学到的内容主要有这两章的概念。 一、理论部分: 1、LeNet和AlexNet的网络结构 LeNet的激活函数是Sigmoid,AlexNet的激活函数是ReLU。 2、AlexNet和VGG的网络结构 3、Ince ......
深度学习推荐系统 电子书 pdf
作者: 王喆出版社: 电子工业出版社出品方: 博文视点 关注公众号:红宸笑。 回复:电子书 即可 深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命,本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。 《深度学习推荐系统》 ......
跟姥爷深度学习5 浅用卷积网络做mnist数字识别
一、前言 前面用TensorFlow浅做了一个温度预测,使用的是全连接网络,同时我们还对网上的示例做了调试和修改,使得预测结果还能看。本篇我们更进一步使用CNN(卷积)网络,不过再预测温度就有点大材小用,所以本篇是做手写数字的识别。 手写数字识别是非常经典的分类问题,是入门必备的,门槛又比猫狗识别低 ......
2023.5.6 《动手学深度学习》第3、4章
今天继续学习《动手学习深度学习》第5章:深度学习计算、第6章:卷积神经网络,今天学到的内容主要有这两章的概念。以及实现LeNet对FashionMNIST进行分类。 一、理论部分: 1、概念解释: 1×1卷积的作用:卷积通常用于识别相邻元素间相互作用的能力,但1×1卷积不具备该能力,其主要用于调整输 ......
易基因:2023年植物表观转录组研究的最新进展(m6A+m5C)|深度综述
大家好这里是专注表观组学十余年,领跑多组学科研服务的易基因。 被称为表观转录组(epitranscriptome)的RNA修饰正成为基因调控的广泛调控机制。由于绘制转录组范围RNA修饰测序策略的改进,以及分别对沉积、去除和识别RNA修饰的writers、erasers和readers密集表征,表观转 ......
2023.5.5 《动手学深度学习》第3、4章
今天继续学习《动手学习深度学习》第3章:线性神经网络、第4章:多层感知机,今天学到的内容主要有这两章的概念,另外,完成了Kaggle房价预测的代码复现(Kaggle_HousePricePrediction.ipynb)。 一、理论部分: 1、概念解释: 超参数:可以调整但不在训练过程中更新的参数称 ......
基于原子范数的深度展开网络实现
本文对现有的毫米波雷达-DOA估计方法进行了梳理,包括子空间分解、子空间你和、压缩感知(在网、离网和无网模型);并重点对原子范数类压缩感知方法进行了实现和突破,主要突破点在于将原子范数理论和深度展开理论结合,解决了现有原子范数DOA估计求解的缺陷,旨在为线谱估计理论研究提供新的思路。 ......
百度飞桨(PaddlePaddle)- 张量(Tensor)
飞桨 使用张量(Tensor) 来表示神经网络中传递的数据,Tensor 可以理解为多维数组,类似于 Numpy 数组(ndarray) 的概念。与 Numpy 数组相比,Tensor 除了支持运行在 CPU 上,还支持运行在 GPU 及各种 AI 芯片上,以实现计算加速;此外,飞桨基于 Tenso ......
优化算法-从梯度下降到深度学习非凸优化
一、数学优化 1.1 定义 Mathematical Optimization(数学优化)问题,亦称最优化问题,是指在一定约束条件下,求解一个目标函数的最大值(或最小值)问题。 根据输入变量 𝑿 的值域是否为实数域,数学优化问题可以分为离散优化问题和连续优化问题. 在连续优化问题中,根据是否有变量 ......
2023.5.4 《动手学深度学习》第1、2章
今天开始学习李沐的《动手学深度学习》,开贴记录一下。 今天学到的知识点包括: 一、理论部分 1、有监督学习、无监督学习和半监督学习; 二、Python和Pytorch模块、函数 1、os 模块 2、pandas 模块 三、涨知识 一、理论部分 1、有监督学习、无监督学习和半监督学习 有监督学习:每一 ......
【动手学深度学习】第十二章笔记:异步计算、数据并行
为了更好的阅读体验,请点击这里 12.1 编译器和解释器 原书主要关注的是命令式编程(imperative programming)。Python 是一种解释性语言,因此没有编译器给代码优化,代码会跑得很慢。 12.1.1 符号式编程 考虑另一种选择符号式编程(symbolic programmin ......
基于深度学习的水果检测与识别系统(Python界面版,YOLOv5实现)
本博文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统,使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别,实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。博文详细阐述了算法原理,同时提供Python实现代码、训练数据集,以及基于PyQt的UI界面。通过YOLOv5实现对图像中存在的多个水果目标进行识别分类,用... ......