本文介绍用tensorflow实现线性回归，以简单回归（两个参数）为例：y = W*x + b。大体的方法是通过Python在二维空间中创建数据，然后我会要求Tensorflow在这些点上寻找最合适的直线。线性回归问题属于监督学习，我们在模型学习过程中用到了数据和输出值。 第一步：导入numpy，创建数据。如下代码所示，我们基于关系y=0.1x+0.3生成了点。import nu
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2024-02-12 21:59:01
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# A2C 算法 (Actor-Critic) 在 PyTorch 中的实现
在强化学习中，Actor-Critic（A2C）算法是一种流行的方法，它结合了策略梯度法和价值函数法的优点。本文将对A2C算法进行简要介绍，并通过PyTorch实现一个简单的示例。
## 1. A2C 算法简介
A2C算法的核心思想是使用两个网络：
- **Actor**：负责选择动作并产生策略。
- **Cri
原创
2024-08-04 08:23:33
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SWOT：态势分析法Strengths Weaknesses Opportunities Threats 主要内容：优势、劣势、机会、威胁； 别称：优劣势分析法，态势分析法 SWOT分析法是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法SWOT中的S,W,O,T分别代表什么。S：竞争优势技术技能优势 有形资产优势 无形资
零 导言 软件安全课上，老师讲了AC算法，写个博客，记一下吧。 那么AC算法是干啥的呢？ ——是为了解决多模式匹配问题。换句话说，就是在大字符串S中，看看小字符串s1, s2,...有没有出现。 AC算法的时间复杂度是线性的，思路非常巧妙，也挺好理解的。但是有些的对于AC算法的介绍，挺难看懂的。这是因为原始的AC算法，会存在内存占用过多的问题，因为我们引入了”双数组“的方法来减少
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2023-08-30 16:52:58
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A2C算法是一种强化学习算法，全称为Advantage Actor-Critic算法。它结合了演员评论算法和优势函数，用于学习策略以最大化预期奖励。在A2C算法中，有两个神经网络：一个用于演员，一个用于评论家。演员网络基于当前状态选择动作，评论家网络评估当前状态的价值。优势函数用于估计某个动作相对于
原创
2023-03-26 05:25:10
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文章目录1.快速排序AcWing 785. 快速排序AcWing 786. 第k个数2.归并排序AcWing 787. 归并排序AcWing 788. 逆序对的数量3.二分我的想法AcWing 789. 数的范围AcWing 790. 数的三次方根4.高精度AcWing 791. 高精度加法AcWing 792. 高精度减法AcWing 793. 高精度乘法AcWing 794. 高精度除法5.
第一部分：A*算法简介
写这篇文章的初衷是应一个网友的要求，当然我也发现现在有关人工智能的中文站点实在太少，我在这里 抛砖引玉，希望大家都来热心的参与。
还是说正题，我先拿A*算法开刀，是因为A*在游戏中有它很典型的用法，是人工智能在游戏中的代表。 &nb
从今天开始acwing的学习，预计基础班一周看完和写完，怀挺！！！acwing基础班一快速排序步骤注意快排的核心思想是分治法：分解：两个片段，一个大于x,一个小于x，并且递归的调用，partition解决：和分治合在一起即partition合并：无特别步骤，自动合并（在左右端点到达最小以后）关键步骤在于2解决方法1、暴力开空间开辟两个空间，分别放置大于小于x的数，再合并时间O(n),空间O(n)2
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2023-07-24 16:07:26
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阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。首先，A2C的全称是Advantage Actor
算法有 3 个网络（策略网络、价值函数-Q网络和V网络），我们最终目的不是计算 Q网络和V网络 的具体数值，而是差异
原创
2024-01-14 00:40:41
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的策略梯度方法，并在 CartPole-V0 上验证它们和无 baseline 的原始方法 REINFORCE & Actor-Critic 的优势
原创
2023-07-29 18:52:31
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文中的配置定义了 Actor-Critic 算法在 MindSpore 框架中的具体实现，包括 Actor 和 Learner 的设置、策略和网络的参数，以及训练和评估环境的配置。
原创
2024-06-07 10:37:36
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文章目录1、神经网络的起源-Neural Networks2、神经网络模型的描述3、神经网络的应用3.1 逻辑与门(AND)3.2 逻辑或门(OR)3.3 逻辑非门(NOT)3.4 逻辑异或门(NOR)3.5 多元分类(Multi-class Classification)THE END 1、神经网络的起源-Neural Networks神经网络起源于人们想要模仿大脑的功能。在80和90年代，神
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2024-01-02 08:51:15
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前言Tensorflow的eager模式是一个命令式编程环境,它使得我们可以立即评估操作产生的结果,而无需构建计算图。图运算需要搭建好整个框架,再把东西倒进去才能生出结果,过程中是看不到里面的运作。eager模式极大的方便了我们使用Tensorflow、调试模型,增加了网络调试的灵活程度和Tensorflow对于初学者的友好性,亦称为Tensorflow的交互模式。与Tensorflow 1.x版
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2024-04-24 12:49:31
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Unreal Engine 4 的 光和影 UE4中的所有光源通过lightmass和直接两种方式作用于物体。同时灯光分直接光和间接光。各种灯光的Movable和Stationary类型都会对物体产生直接光照明。所有Static类型灯光，自发光材质物体以及Stationary经过lightmass后会对物体产生间接光照明。反射也是一种间接光照明（动态天光产生的天光反射属于直接光）直接光都是
Tensorflow2实现LeNet相关介绍实验环境具体实现导入相关库获取CIFAR10 数据集LeNet模型训练模型评估模型保存模型加载模型进行预测参考文献相关介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Fee
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2023-02-05 07:43:06
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Tensorflow2.1无痛入门——官方API中文搬运及注释神经网络小白，寒假开始学习神经网络，本来想根据B站慕课之类的demo进行学习，但是发现很多课程都是关于TensorFlow1.x的，本来以为差别不大，学了好久才发现相差甚远。。摸鱼好几天都没有找到合适的入门教材，最后发现官方的API才是入门最妥当的方式。。。浪费了不少时间。希望这里的整理可以帮到大家啦。（文章开头不能空两格真的很头疼）原
本笔记参照TensorFlow官方教程，主要是对‘Tensor’教程内容翻译和内容结构编排，原文链接：Tensor 张量一、秩1.1 0级秩1.2 1级秩1.3 高级秩1.4 获得一个‘tf.Tensor’对象的秩1.5 指定‘tf.Tensor'片二、形状（shape）2.1 获取tf.Tensor对象的形状2.2 更改tf.Tensor的形状三、数据类型四、评价张量五、打印一个张量 顾名思义，
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2024-10-08 11:51:06
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任何深度学习框架，为了获得成功，必须提供一系列最先进的模型，以及在流行和广泛接受的数据集上训练的权重，即与训练模型。 TensorFlow现在已经提出了一个更好的框架，称为TensorFlow Hub，它非常易于使用且组织良好。使用TensorFlow Hub，您可以通过几行代码导入大型和流行的模型，自信地执行广泛使
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2024-03-10 22:50:33
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介绍
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Word2Vec也称Word Emneddings，中文有很多叫法，比较普遍的是"词向量"或“词嵌入”。Word2Vec是一个可以将语言文字转化为向量形式表达(Vector Respresentations)的模型，我们先来看看为什么要把字词转为向量。图
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2022-04-19 11:55:37
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