大家好，今天和各位分享一下深度确定性策略梯度算法 (Deterministic Policy Gradient，DDPG)。并基于 OpenAI 的 gym 环境完成一个小游戏。完整代码在我的 GitHub 中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1. 基本原理深度确定性策略梯度算法是结合确定性策
点击分析->回归->线性会出来如图 选择自变量，因变量。点击左侧然后点击即可选择变量并将它添加到自变量、因变量。 点击统计，需要额外勾选共线性诊断和然后点击继续，点击设置成如图 。解释：----------------------------------------------------------------------------起到检验残差是否独立
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2023-10-02 07:46:19
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# 如何实现残差块（Residual Block）在PyTorch中
在深度学习中，残差块是ResNet（残差网络）的核心组成部分。它通过添加捷径连接（skip connection）来解决梯度消失的问题，从而使网络更深，效果更好。本文将为你详细介绍如何在PyTorch中实现残差块。
## 流程概述
下面的表格展示了实现残差块的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# PyTorch 残差层
> 本文将介绍 PyTorch 中的残差层，并提供代码示例和详细解释。
## 目录
1. [概述](#概述)
2. [PyTorch 中的残差层](#pytorch-中的残差层)
3. [代码示例](#代码示例)
4. [小结](#小结)
## 概述
在深度学习中，深层神经网络通常会面临梯度消失和梯度爆炸的问题，这会导致训练过程变得非常困难。为了解决这个问题，
原创
2023-09-05 08:46:34
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采用残差网络 ResNet18 或 ResNet34 深度神经网络对CIFAR-10图像数据集实现分类，计算模型预测性能（top1-ACC，top3-ACC），并以友好的方式图示化结果。目录1.定义resnet模型resnet.py2.模型训练# 代码开发环境：win11 + Python 3.8.8 + Pytorch 1.10.0 + Pycharm运算设备：cpu本文采用残差网络ResNet
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2023-09-02 16:29:21
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在这个部分，将介绍以下内容：理解数据载入器(Dataloaders)的概念和Pytorch数据载入器API；将图片数据集分成训练，验证和测试集；创建Pytorch Dataloaders加载图片用于训练，验证和测试；使用Pytorch API来定义变换(Transforms)进行数据集预处理，更有效的进行训练；使用Pytorch API将所有图片转变成Pytorch Tensors；使用图片的平均
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2023-10-26 23:22:40
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restnet50网络结构框架：(state1有3个残差块， state2有4个残差块<图中只画出来3个>，state3有6个残差块<图中只画出来3个>， state4有3个残差块 ) 总结一下restnet50网络结构： 1. 输入图片是3*224*224， 经过7*7*64, stride=2的卷积和kernel_size=3
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2023-08-16 10:04:37
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ResNet残差网络Pytorch实现——Bottleneck残差块上一篇：【课程1 - 第二周作
原创
2023-01-17 08:29:18
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为什么需要残差网络退化问题随着网络深度的增加，准确度变得饱和然后迅速退化。这种退化不是由过度拟合引起的，并且在适当的深度模型中添加更多层会导致更高的训练误差。如下图所示20层的神经网络不论是在训练还是测试中都比56层的错误率更低误差更低，且不是因为过拟合导致的问题反向传播反向传播（用于优化神网参数）：根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络参数的更新优化。采取反向传播的原因：首先，深
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2023-10-17 10:31:10
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ResNet残差网络Pytorch实现——BasicBlock残差块上一篇：【课程1 - 第二周作业】
原创
2023-01-17 08:29:38
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# 残差收缩网络（Residual Shrinkage Network）在PyTorch中的实现
随着深度学习的不断发展，残差网络（Residual Network）在多个视觉任务中取得了显著的成果。残差收缩网络（Residual Shrinkage Network, RSN）是对其的一种改进，结合了特征选择和网络收缩的思想，进一步提升了模型的性能。本文将使用PyTorch框架来实现一个简单的残
ResNet残差网络Pytorch实现上一篇：【课程1 - 第二周作业】 ✌✌✌✌ 【目录,include_top=True):
原创
2023-01-17 08:40:13
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[深度学习进阶] 深度残差收缩网络1. 深度残差网络基础2. 深度残差收缩网络2.1 软阈值化及阈值的要求2.2 深度残差收缩网络的网络结构2.3 实验验证 1. 深度残差网络基础深度残差网络(Deep Residual Network, ResNet)是一种非常成功的深度学习方法，自2015年底在arXiv上公布以来，在谷歌学术(Google Scholar)上的引用次数已经接近3万次。深度残
研究进展 大量的深度学习方法被用于机器故障诊断中。例如，Ince使用一维卷积神经网络从电流信号中实施诊断电机故障。Shao将一个深度信念卷积神经网络用于电机轴承的故障诊断中。Ma等人使用具有解调时间-频率特征的ResNet来诊断非平稳运行条件下的行星齿轮箱。Zhao等人使用ResNet融合多组小波包系数进行故障诊断。以往方法缺点当面对大量高噪声振动信号时，ResNet的学习能
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2023-09-04 15:32:09
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---恢复内容开始---景（1）为什么残差学习的效果会如此好？与其他论文相比，深度残差学习具有更深的网络结构，此外，残差学习也是网络变深的原因，为什么网络深度如此重要？解答：一般认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次的信息会越多，而不同的层次信息的组合也会越多。（2）为什么在残差之前网络的深度最深的也只是GoogleNet的22
上回说到，单变量序列的方差和协方差是时间序列中最基础的参数，那么这回我们就来看看在具体的数据生成过程中，这些参数究竟扮演了什么样的角色。先说说什么叫数据生成过程。举个栗子：AR(1)过程
是一个数据生成过程，它描绘了一个数列
需要服从的规律。根据这个规律，
和
成比例。如果这个式子里面的
，那么这个数列就可以是
残差网络(Residual Networks)是由微软亚洲研究院的Kaiming He等人提出的神经网络模型。依托该模型，他们获得ILSVRC & COCO 2015图像分类竞赛第一名。你可以在这里找到论文正文：这篇文章非常经典，推荐精读。以下是对该论文核心内容的摘抄。网络退化神经网络的深度已然被认为是影响网络表现的一个核心因素。但是极深网络的训练面临着梯度消失与爆炸的干扰。归一化(nor
# 使用PyTorch GPU实例实现残差网络
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch GPU实例来实现残差网络。残差网络是一种非常流行的深度学习架构，它通过引入残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸问题，从而提高了神经网络的性能。
## 整体流程
下面是实现残差网络的整体流程，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 |
原创
2023-07-18 10:06:48
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作者 |赵明航本文解读了一种新的深度注意力算法，即深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network)。 从功能上讲，深度残差收缩网络是一种面向强噪声或者高度冗余数据的特征学习方法。本文首先回顾了相关基础知识，然后介绍了深度残差收缩网络的动机和具体实现，希望对大家有所帮助 相关基础深度残差收缩网络主要建立在三个部分的基础之上：深度残差网络、软阈值函数和注意力机
1.偏差与方差的区别定义偏差（bias）： 偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。方差（variance）： 方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动
