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基于动态规划的强化学习.md

Dynamic Programming Based Reinforcement Learning Methods Reinforcement Learning Policy Iteration Learning

游戏开发 19 0 MD 2020-12-06 03:12:42

softmax和分类模型.md

softmax和分类模型内容包含: softmax回归的基本概念如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现,实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型使用pytorch重新实现softmax回归模型

Dell 20 0 MD 2020-11-28 17:11:24

Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.md

we introduced the basic ideas behind how GANs work. We showed that they can draw samples from some simple, easy-to-sample distribution, like a uniform

DB2 30 0 MD 2020-11-06 03:11:09

多层感知机python pytorch

多层感知机的基本知识深度学习主要关注多层模型。在这里,我们将以多层感知机(multilayer perceptron,MLP)为例,介绍多层神经网络的概念。

3G/移动开发 9 0 MD 2020-11-06 03:11:09

凸优化.md python

优化与深度学习优化与估计尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。优化方法目标:训练集损失函数值深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性)

HTML5 16 0 MD 2020-10-28 04:10:59

海思3559a学习.md

海思3559a 海思Hi3559AV100/Hi3519AV100 NNIE深度学习模块开发与调试记录

Oracle认证 18 0 MD 2020-10-03 05:10:13

图像风格迁移.md pytorch

在本节中,我们将介绍如何使用卷积神经网络自动将某图像中的样式应用在另一图像之上,即样式迁移(style transfer)[1]。这里我们需要两张输入图像,一张是内容图像,另一张是样式图像,我们将使用神经网络修改内容图像使其在样式上接近样式图像。图9.12中的内容图像为本书作者在西雅图郊区的雷尼尔山

其他 22 0 MD 2020-09-25 06:09:39

线性回归pytorch day1

线性回归主要内容包括: 线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现

软考等考 21 0 MD 2020-09-21 10:09:40

过拟合欠拟合及其解决方案pytorch

过拟合、欠拟合及其解决方案,内容: 1. 过拟合、欠拟合的概念 2. 权重衰减 3. 丢弃法总结欠拟合现象:模型无法达到一个较低的误差过拟合现象:训练误差较低但是泛化误差依然较高,二者相差较大

讲义 15 0 MD 2020-09-02 13:09:21

图像分类案例2.md

在本节中,我们将解决Kaggle竞赛中的犬种识别挑战,比赛的网址是https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这项比赛中,我们尝试确定120种不同的狗。该比赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的子集。

华为认证 10 0 MD 2020-08-30 12:08:38