概述前面介绍了Prophet算法，Prophet在商业时间序列预测上有很大的优势，但是存在以下缺点：时间t上的观测值的分布只能是高斯分布无法高效处理大量相关时间序列下面开始介绍一种新的算法：亚马逊于2017年发表论文。DeepAR（Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent），这是一种将深度学习和概率模型结合起来的自回归模型。主要
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2023-08-31 21:59:08
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前言本篇博客出于学习交流目的，主要是用来记录自己学习中遇到的问题和心路历程，方便之后回顾。过程中可能引用其他大牛的博客，文末会给出相应链接，侵删！DeepFool算法 特点：提出鲁棒性评估指标 正文之前的博客讲了FGSM算法，但是有人可能会有疑问，怎么确定ε
ε
的大小，取值大小这会对算法效果产生很大影响，那么今天的这个算法可以避免
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2023-12-18 20:37:52
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首先注意区分“最小路径覆盖”(minimum path cover)和“最小边覆盖”(minimum edge cover)以及“最小点覆盖”(minimum vertex cover)之间的区别。详细资料可以查询Wiki。 最小路径覆盖可以转化为二分图的最大匹配（maximum bipartite matching） 。公式为最小路径覆盖数=原图节点数-二分图最大匹配数。求最大匹配的方法有两种：
文章目录来自于 https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/官方文档 https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html一、创建tensor二、数据操作索引，共享内存改变形状 view,虽然改变了形状，但共享data内存返回新的副本，即不共享内存三、广播机制运算内存开销四、Tensor 和 NumPy 相互转换所
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系nn和nn.functional之间的差别如下，我们以conv2d的定义为例torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F
class Conv2d(_ConvNd):
def __init__(self, in_channels, out_chann
# MADDPG算法在PyTorch中的实现
## 引言
MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）算法是一种用于解决多智能体协同决策问题的强化学习算法。在多智能体系统中，每个智能体需要根据自身的观测和其他智能体的行为来进行决策，以达到整体系统的最优效果。MADDPG算法通过使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法为每个智能体建立
原创
2023-11-30 16:17:51
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# PyTorch中的RAdam算法
在深度学习领域，优化算法的选择对模型的训练效果至关重要。目前，常用的优化算法有SGD、Adam等。本文将重点介绍一种变体——RAdam（Rectified Adam），并通过代码示例详细解析其实现。
## RAdam算法简介
RAdam是对Adam优化算法的一种改进，其核心思想是通过对自适应学习率进行修正，以提高收敛速度和稳定性。RAdam 主要解决了A
# 使用 PyTorch 实现推荐算法
推荐系统在现代互联网中扮演着重要角色，能够为用户提供个性化的内容和产品推荐。PyTorch 是一个深度学习框架，因其灵活性和强大的计算能力而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的推荐系统，并结合代码示例进行讲解。
## 推荐系统的基本概念
推荐系统主要分为三类：基于内容的过滤、协同过滤和混合推荐系统。协同过滤是最常用的方式，它
项目实现功能1. 搭建一个简单的图片分类器，完成训练和测试2. 转换pytorch的pth模型到ONNX格式，加载ONNX并测试项目结构images 目录下存放训练和测试数据集，本例使用了kaggle竞赛的猫狗数据集，统一resize到了120*120大小；TrainTestConvertOnnx.py TestOnnx.cpp 是onnx的加载和测试代码。文件概览：（注：方便
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2024-10-25 08:44:37
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在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类：第一个是个体学习器之间存在强依赖关系；另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可以用作分类，也可以用作回归。本文就对Adaboost算法做一个总结。一 回顾boosting算
目录1.ppo算法概述2.Pendulum-v03.代码实现1.ppo算法概述 PG算法 上图表示actor与环境交互的一次经过，从开始的状态s1，actor输出a1到环境状
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2024-06-11 06:54:46
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# 使用PyTorch实现BP算法的指南
在这篇文章中，我们将介绍如何使用PyTorch实现反向传播（Backpropagation, BP）算法。反向传播是深度学习中的一个重要算法，用于训练神经网络。对于刚入行的小白，我们将详细说明每一个步骤，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
在实现BP算法的过程中，我们可以将整体流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
# BCQ算法在Pytorch中的实现
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何在Pytorch中实现BCQ（Bootstrap Confidence Q-Iteration）算法。BCQ算法是一种用于解决强化学习中的连续动作空间问题的方法。它通过使用一个离线经验池和一个生成模型来优化动作选择策略，并且在训练中使用了一个生成器函数。
## BCQ算法流程
下面是BCQ算法的整体流程：
| 步骤
原创
2023-09-15 04:18:19
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SafeSEH原理及绕过技术浅析 摘要：主要介绍SafeSEH的基本原理和SafeSEH的绕过技术，重点在原理介绍。关键词：SafeSEH；绕过技术；异常处理 目录前言SafeSEH的保护原理（1） 二进制层面（2） 系统层面怎么关掉编译器的SafeSEH支持
# PyTorch中的MAML算法：一个元学习框架的入门介绍
在机器学习领域，元学习（Meta-Learning）逐渐成为一个重要的研究方向。尤其是在少量样本学习的场景中，元学习展现了其独特的优势。MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）是一个非常流行且实用的元学习算法。本文将简要介绍MAML算法，并通过一种简单的PyTorch实现来帮助您理解其工作原理。
## 什
下面的记录只是方便自己翻阅，建议去原博客观看Pytorch 分布式训练主要有两种方式：torch.nn.DataParallel ==> 简称 DP torch.nn.parallel.DistributedDataParallel ==> 简称DDP其中 DP 只用于单机多卡，DDP 可以用于单机多卡也可用于多机多卡，后者现在也是Pytorch训练的主流用法，DP写法比较简单，但即使
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2024-01-29 01:43:00
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PyG异构图学习举个例子创建异构图Utility函数异构图Transformations创建异构图神经网络自动转换GNN模型使用异构卷积包装器部署现有的异构算子异构图采样参考资料 大量真实世界数据集存储为异构图，这促使Pytorch Geometric（PyG）中引入专门的功能。例如，推荐领域中的大多数图（如社交图）都是异构的，因为它们存储关于不同类型的实体及其不同类型的关系的信息。本文介绍如
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2024-07-03 21:46:09
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前言：Pytorch是目前学术界使用较为广泛的一种深度学习框架，要想能够熟练使用这个工具，就需要对它有一个全面系统的了解，本专栏就是为了带领大家系统地梳理Pytorch工具中的一些重要知识点，欢迎各位读者批评指正。目录1、Pytorch的动态图机制 2、Pytorch结构分析2.1 torch2.2 torchvision1、Pytorch的动态图机制 &nbs
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2023-09-26 11:22:17
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Zen君的配置是macbook pro，升级到Mac Serria安装不了qt，无法显示图片，好在发现了pytorch，正好Zen君以前也玩过python的，所以非常激动。这个教程系列也是趁着心情激动写下来的，不知道会不会持续更新，暂时别抱有期待：）
一、pytorch安装安装pytorch之前，需要安装好python（废话），还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装
HST-LSTM: A Hierarchical Spatial-Temporal Long-Short Term Memory Network for Location PredictionDejiang Kong and Fei WuZhejiang Universityhttps://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0324.pdf定位技术有助于挖掘人物运动情况
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2023-10-31 14:49:26
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