目录摘要Q-learning算法和DQN算法DQN扩展集成和解耦总结摘要本文提出了一种改进的DQN被命名为NDSPI-DQN，算法中我们整合了DQN的五个扩展方向，包括噪声网络、软Q学习、斗争结构、优先经验重放和内在好奇心模型来提高探索效率，同时为了减小动作空间，我们对攻击向量进行解耦，并将DQN的估计器分割开来，分别计算动作的两个元素，以减少动作空间。与传统的Q-learning算法相比，基于D
# 实现“vscode调试深度学习”的步骤
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装VSCode和Python环境 |
| 2 | 安装Python插件和VSCode插件 |
| 3 | 创建深度学习项目 |
| 4 | 设置调试环境 |
| 5 | 编写代码并调试 |
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journey
title 实现“v
原创
2024-06-05 04:52:50
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本文是一片译文，从四个方面来提出37条神经网络调试总结，这四个方面分别是： 数据集、数据增强、具体实现、训练。数据集1. 检查你的输入数据检查馈送到网络的输入数据是否正确。例如，我不止一次混淆了图像的宽度和高度。有时，我错误地令输入数据全部为零，或者一遍遍地使用同一批数据执行梯度下降。因此打印／显示若干批量的输入和目标输出，并确保它们正确。2. 尝试随机输入尝试传递随机数而不是真实数据，看看错误的
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2024-01-18 19:06:01
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在现代深度学习开发中，VS Code （Visual Studio Code）作为一款强大的集成开发环境，因其良好的扩展性和调试功能而受到广泛欢迎。然而，在进行深度学习模型的开发时，开发者往往会遇到各种调试问题。本文记录了一个关于如何高效调试深度学习代码的问题处理过程，包括背景描述、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化等结构，旨在为其他开发者提供参考。
### 问题背景
随着深度
今天编写了一个轨迹编码解码的神经网络，但是训练的时候loss下降的非常慢，最后在0.2附件徘徊。所以，记录一下轨迹编码的网络的训练过程： 看起来是长期在 ~0.25 左右平台期。这种情况先别盲改“层数/学习率”，按下面顺序快速定位——从“能不能在极简场景上学到接近 0 的损失”开始。如果连极简都不行，多半是数据/损失/对齐问题；如果极简能，才去调容量/学习率。A. 10 分钟定位流程（强烈建议照做
# VSCode远程调试深度学习
在深度学习的开发过程中，我们常常需要处理复杂的模型和大量的数据。在这一过程中，良好的调试工具能够大大提升工作效率。Visual Studio Code（VSCode）作为一种流行的代码编辑器，支持远程调试功能，使得开发者能够更方便地在服务器或虚拟机上进行深度学习模型的调试。本文将介绍如何在VSCode中进行远程调试，并附上代码示例。
## 1. 准备工作
在
# MATLAB深度学习调试方法
深度学习模型的调试在整个机器学习项目中是至关重要的一环，因为模型的性能往往直接依赖于其结构、数据处理和训练过程的设计。在MATLAB中，深度学习工具箱提供了丰富的功能来方便开发和调试深度学习模型。本文将探讨MATLAB中深度学习调试的一些关键方法，并提供代码示例，以帮助您在实际应用中避免常见的错误与陷阱。
## 1. 基本的调试技巧
### 1.1 可视化数
# 使用VSCode远程调试深度学习模型
随着深度学习的迅猛发展，越来越多的开发者选择在远程服务器上训练和调试模型。然而，如何在本地实现对远程服务器上运行的深度学习程序进行调试呢？Visual Studio Code（VSCode）的远程开发功能提供了一种强大的解决方案。本文将介绍如何使用VSCode进行远程深度学习调试，并通过代码示例深入讲解。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您已
断点调试是程序编写过程中一重要步骤，对于简单的程序可以使用print语句输出对应的结果，可以比较快速的分析出程序出现的问题在哪里，但是程序比较复杂时，如函数和变量比较多的情况，输出相应的变量值也难以找到程序错误的地方，这个时使用断点调试就能够跟踪程序的运行过程，结合运行过程中相应的变量变化能够比较快地判断出程序大概出现问题的地方，所以学会断点调试是非常重要的。添加断点点击代码区左边竖栏，可以下断点
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2023-11-20 08:28:10
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快速启动VsCode安装后，会自动写入环境变量，终端输入code即可唤起VsCode应用程序。常用快捷键ctrl + p快速搜索文件并跳转，添加:可以跳转到指定行
image.png
ctrl + shift + p 根据您当前的上下文访问所有可用命令。ctrl + shift + c在外部打开终端并定位到当前项目路径ctrl + 按键1左边的符号显示隐藏终端面板Ctrl
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2024-03-05 14:10:58
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# 深度学习自动回归
自动回归（Autoregression，AR）是一种用于时间序列预测的方法，它通过利用历史数据的自身值来预测未来的值。伴随着深度学习的发展，结合自动回归的深度学习模型正逐渐成为时间序列数据分析的重要工具。这篇文章将介绍深度学习在自动回归中的应用，并提供相关的代码示例，帮助你更好地理解这一主题。
## 深度学习与自动回归
深度学习模型能够捕捉序列数据中的复杂模式，尤其是在
原创
2024-09-20 09:03:45
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一、图像信号处理流程二、自动曝光原理（1）曝光模式即计算机采用自然光源的模式，通常分为多种，包括：快门优先、光圈优先、手动曝光、AE锁等模式。照片的好坏与曝光量有关， 也就是说应该通多少的光线使CCD能够得到清晰的图像。曝光量与通光时间（快门速度决定），通光面积（光圈大小决定）有关。 （2） 为了得到正确的曝光量，就需要正确的快门与光圈的组合。快门快时，光圈就要大些； 快门慢时，光圈就要小些。快门
目录一、数据处理 1.1 读入数据1.2 数据形状变换 1.3 数据集划分 1.4 数据归一化处理1.5 封装成load data函数二、模型设计2.1 训练配置2.2 训练过程2.3 梯度下降法2.4 计算梯度2.5 使用Numpy进行梯度计算2.6 确定损失函数更小的点2.7 代码封装Train函数2.8 训练扩展到全部参数三、随机梯度下降法（ Stochasti
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2023-09-15 20:40:50
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自动微分原理自动微分（Automatic Differentiation，AD）是一种对计算机程序进行高效准确求导的技术，一直被广泛应用于计算流体力学、大气科学、工业设计仿真优化等领域。而近年来，机器学习技术的兴起也驱动着对自动微分技术的研究进入一个新的阶段。随着自动微分和其他微分技术研究的深入，其与编程语言、计算框架、编译器等领域的联系愈发紧密，从而衍生扩展出更通用的可微编程概念。本章将从常见的
欢迎添加华为云小助手微信（微信号：HWCloud002 或 HWCloud003），输入关键字“加群”，加入华为云线上技术讨论群；输入关键字“最新活动”，获取华为云最新特惠促销。华为云诸多技术大咖、特惠活动等你来撩！ 改善模型的步骤：1、根据人类表现估计贝叶斯最优错误率。贝叶斯最优错误率是理论上可能达到的最优错误率，也就是说没有办法设计出一个x到y的函数，让它能比这个最优错误率还低。比如一个猫狗识
原创
2021-05-25 00:36:01
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转载请注明：炼丹实验室 神经网络的代码，比一般的代码要难调试不少，和编译错误以及运行时程序崩溃相比，神经网络比较棘手的地方，往往在于程序运行正常，但是结果无法收敛，这个检查起来可要麻烦多了。下面是根据我平时调试神经网络的经验
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2017-08-03 19:25:00
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# VSCode可以调试Linux深度学习
## 引言
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。在实际应用中，大多数深度学习任务需要在GPU上进行训练和推理。而Linux系统是深度学习的首选操作系统，因为它提供了丰富的工具和库来支持深度学习任务。
然而，在实际开发过程中，调试深度学习模型往往是一项具有挑战性的任务。幸运的是，Visual
原创
2023-09-15 09:30:40
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# 深度学习自动标注的实现流程
在深度学习领域，自动标注（Automatic Labeling）是一个重要的任务，通常用于图像、文本、声音等数据的分类和标记。本文将为刚入行的小白详细介绍如何实现深度学习的自动标注。
## 整体流程
自动标注的实现可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
可以使用python --version或python3 --version查看Python版本可以使用where python或where python3来查看Python解释器所在的位置可以使用
vstudio环境安装配置使用在vstudio上新建自己的第一个项目文件环境配置（vs code）安装 MinGW-w64 编译器套件（按照教程）检查gcc，win+r打开终端输入gcc --version 显示gcc版本信息即成功在 VS Code 中编写 C/C++ 程序，不建议直接新建个代码文件就开始写，请先选择菜单栏【文件】→【打开文件夹…】，来打开一个专门的文件夹。 配置就是放在.vsc
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2023-11-15 16:50:31
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