# SAC（Soft Actor-Critic）模型：介绍与PyTorch实现
(x)=f(x)+g(x),(λf)(x)=λ(f(x))。接下来令ℓ={f∈V|f是连续的}，为了避免混淆，我们可以写成ℓ(A,Rn)，那么ℓ也表示向量空间，因为两个连续函数的和是连续的并且对于每个α∈R,f∈ℓ，
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2023-12-04 21:43:12
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对于非常简单的scanf函数，一直使用，但是却是有很多的知识点没有掌握好，现总结如下： 1、多个scanf之后，后序以 scanf("%c"，&c) 当程序连续调用scanf 函数的，前面的获得输入接收的时候，一般结束都是以一个空白字符（空格、enter），比如enter 结束输入；但是，当后面接着是还有一个以 sc
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2023-11-24 23:14:52
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针对于这次作业，我一开始一点思绪都没有，包括离散序列的卷积定义。因此我首先查看了有关于离散卷积的百度百科，心里有了概念以后，我进行了上网找代码的操作。不过，代码找到以后，我看不懂。我进行分析原因：1.基础忘记了；2.卷积的数学公式转化成matlab语言的过程没有走通。所以，我接下来首先解剖了离散卷积公式，我思考它们的实现逻辑，具体如下：1.如何输入两个离散序列x、h，并使它们可以们以幂的形式进行乘
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2024-08-08 11:25:46
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以实现LeNet网络为例，来学习使用pytorch如何搭建一个神经网络。LeNet网络的结构如下图所示。一、使用torch.nn.Module类构建网络模型搭建自己的网络模型，我们需要新建一个类，让它继承torch.nn.Module类，并必须重写Module类中的__init__()和forward()函数。init()函数用来申明模型中各层的定义，forward()函数用来描述各层之间的连接关
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2024-04-19 16:35:35
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上一篇博客学习了如何搭建Inception网络，这篇博客主要讲述如何利用pytorch搭建ResNets网络。上一篇博客中遗留了一个问题，就是1*1卷积核的作用，第一个作用是减少参数，第二个作用是压缩通道数，减少计算量。理论上，随着网络深度的加深，训练应该越来越好，但是，如果没有残差网络，深度越深意味着用优化算法越难计算，ResNets网络模型优点在于它能够训练深层次的网络模型，并且有助于解决梯度
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2023-09-30 08:47:15
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本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程，主要通过查询文档的方式讲解如何搭建卷积神经网络。学习时要学会查询文档，这样会比直接搜索良莠不齐的博客更快、更可靠。讲解的内容主要是pytorch核心包中TORCH.NN中的内容(nn是Neural Netwark的缩写)。通常，我们定义的神经网络模型会继承torch.nn.Module类，该类为我们定义好了神经网络骨架。卷积层对于图像处理来说，我们通
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2024-05-21 09:00:05
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参与：思源、一鸣经典预训练模型、新型前沿研究模型是不是比较难调用？PyTorch 团队今天发布了模型调用神器 PyTorch Hub，只需一行代码，BERT、GPT、PGAN 等最新模型都能玩起来。项目地址：https://pytorch.org/hub机器学习领域，可复现性是一项重要的需求。但是，许多机器学习出版成果难以复现，甚至无法复现。随着数量上逐年增长的出版成果，包括数以万计的 arXiv
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2023-11-08 21:37:26
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# ConvLSTM模型在PyTorch中的实现
ConvLSTM是一种强大的神经网络模型，常用于处理时序数据，特别是视频数据。在本文中，我们将逐步教你如何在PyTorch中实现ConvLSTM模型。以下是我们实现过程的流程概述。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装PyTorch与相关依赖 |
| 2 | 理解ConvLSTM结构 |
| 3
DIN模型（Deep Interest Network）是一种基于深度学习的推荐系统模型，尤其在个性化推荐任务中表现出色。本文将深入探讨如何在PyTorch中实现DIN模型的代码，与其背景、核心维度、特性、实战对比及深度原理等方面进行深入剖析。
### 背景定位
推荐系统是现代电商和社交平台中不可或缺的部分。DIN模型通过关注用户对不同商品的兴趣演变，使得推荐更加智能和个性化。其核心思想是通过
1 pytorch.nn.Conv2d实现机制1.1 Conv2d简介参数说明：stride(步长)：控制cross-correlation的步长，可以设为1个int型数或者一个(int, int)型的tuple。padding(补0)：控制zero-padding的数目。dilation(扩张)：控制kernel点（卷积核点）的间距，默认为1（即不采用dilation） 也被称为 "à
# 实现 BERT 模型的 PyTorch 代码指南
在深度学习领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常强大的预训练语言模型。对于刚入行的小白来说，了解如何使用 PyTorch 实现 BERT 模型是一个非常好的学习机会。本文将通过一个系统的过程来引导你完成这一任务。
## 流程概述
下面是实现
