qq_40441895-CSDN博客

原创基于动态规划的强化学习

Pesudo of Policy Iteration Learningimport numpy as npfrom copy import copydef policy_eval(env, values, policies, upper_bound): print('\n===== Policy Evalution =====') delta = upper_bo...

2020-03-12 18:52:18 311

原创 Playing Mountain Car Using Actor-Critic Method

%matplotlib inlineimport gymimport itertoolsimport matplotlibimport numpy as npimport sysimport tensorflow as tfimport collectionsimport pandas as pdfrom collections import namedtuple...

2020-03-12 18:51:43 444

原创批量归一化与残差网络

#目前GPU算力资源预计17日上线，在此之前本代码只能使用CPU运行。#考虑到本代码中的模型过大，CPU训练较慢，#我们还将代码上传了一份到 https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-deepcnn#如希望提前使用gpu运行请至kaggle。import timeimport torchfrom torch import nn, optim...

2020-02-24 18:22:08 217

原创凸优化

%matplotlib inlineimport syssys.path.append('/home/kesci/input')import d2lzh1981 as d2lfrom mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图import numpy as npdef f(x): return x * np.cos(np.pi * x)def g(x):...

2020-02-24 18:21:37 120

原创目标检测和边界框

目标检测和边界框%matplotlib inlinefrom PIL import Imageimport syssys.path.append('/home/kesci/input/')import d2lzh1981 as d2l# 展示用于目标检测的图d2l.set_figsize()img = Image.open('/home/kesci/input/img2083...

2020-02-24 18:21:09 1162

原创梯度下降

梯度下降%matplotlib inlineimport numpy as npimport torchimport timefrom torch import nn, optimimport mathimport syssys.path.append('/home/kesci/input')import d2lzh1981 as d2l return x**2 #...

2020-02-24 18:20:37 151

原创图像分类案例1

# 本节的网络需要较长的训练时间# 可以在Kaggle访问：# https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-image-classification-cifar-10import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torchvi...

2020-02-24 18:20:11 518 1

原创图像风格迁移

%matplotlib inlineimport timeimport torchimport torch.nn.functional as Fimport torchvisionimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport syssys.path.append("...

2020-02-24 18:19:42 236

原创 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

import matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch import nnimport numpy as npfrom torch.autograd import Variableimport torchfrom torchvision.datasets import Image...

2020-02-24 18:19:14 240

原创图像分类案例2

# 在本节notebook中，使用后续设置的参数在完整训练集上训练模型，大致需要40-50分钟# 请大家合理安排GPU时长，尽量只在训练时切换到GPU资源# 也可以在Kaggle上访问本节notebook：# https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-dog-breed-identification-imagenet-dogsimport torch...

2020-02-24 18:18:37 322

原创生成对抗网络

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch import nnimport numpy as npfrom torch.autograd import Variableimport torchGenerate some ...

2020-02-24 18:18:07 121

原创 lenet

#importimport syssys.path.append("/home/kesci/input")import d2lzh1981 as d2limport torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport time#netclass Flatten(torch.nn.Module): #展平操...

2020-02-17 19:22:52 137

原创卷积神经网络基础

import torch import torch.nn as nndef corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y = torch.zeros(H - h + 1, W - w + 1) for i in range(Y.shape[0]): for j in range(Y.shape[...

2020-02-17 19:22:15 121

原创循环神经网络

import torchimport torch.nn as nnimport timeimport mathimport syssys.path.append("/home/kesci/input")import d2l_jay9460 as d2l(corpus_indices, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size) = d2l.load...

2020-02-17 19:21:39 170

原创注意力机制与Seq2seq模型

import mathimport torch import torch.nn as nnimport osdef file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir):# print("root", root) # 当前目录路径 print("dirs...

2020-02-17 19:20:48 186

原创 transformer

import osimport mathimport numpy as npimport torch import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport syssys.path.append('/home/kesci/input/d2len9900')import d2l以下是复制了上一小节中 masked ...

2020-02-17 19:18:53 219

原创 ModernRNN

载入数据集import osos.listdir('/home/kesci/input')import numpy as npimport torchfrom torch import nn, optimimport torch.nn.functional as Fimport syssys.path.append("../input/")import d2l_jay94...

2020-02-17 19:17:44 85

原创语言模型与数据集

with open('/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt') as f: corpus_chars = f.read()print(len(corpus_chars))print(corpus_chars[: 40])corpus_chars = corpus_chars.replace('\n', ...

2020-02-17 10:55:36 266

原创文本预处理

import collectionsimport redef read_time_machine(): with open('/home/kesci/input/timemachine7163/timemachine.txt', 'r') as f: lines = [re.sub('[^a-z]+', ' ', line.strip().lower()) for ...

2020-02-17 10:54:55 124

原创进阶网络神经

#目前GPU算力资源预计17日上线，在此之前本代码只能使用CPU运行。#考虑到本代码中的模型过大，CPU训练较慢，#我们还将代码上传了一份到 https://www.kaggle.com/boyuai/boyu-d2l-modernconvolutionalnetwork#如希望提前使用gpu运行请至kaggle。import timeimport torchfrom torc...

2020-02-17 10:54:33 140

原创机器翻译

机器翻译和数据集机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。import osos.listdir('/home/kesci/input/')import syssys.path.append('/home/kesci/input/d2...

2020-02-17 10:53:26 202

原创梯度消失，梯度爆炸

%matplotlib inlineimport torchimport torch.nn as nnimport numpy as npimport pandas as pdimport syssys.path.append("/home/kesci/input")import d2lzh1981 as d2lprint(torch.__version__)to...

2020-02-17 08:09:08 104

原创过拟合欠拟合及其解决方案

%matplotlib inlineimport torchimport numpy as npimport syssys.path.append("/home/kesci/input")import d2lzh1981 as d2lprint(torch.__version__)初始化模型参数n_train, n_test, true_w, true_b = 100, ...

2020-02-17 08:08:28 214

原创多层感知机

可以看出，ReLU函数只保留正数元素，并将负数元素清零。为了直观地观察这一非线性变换，我们先定义一个绘图函数xyplot。%matplotlib inlineimport torchimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport syssys.path.append("/home/kesci/input")impo...

2020-02-14 19:56:01 84

原创 softmax和分类模型

#softmax和分类模型内容包括：softmax回归的基本概念如何获取fashion-MINIST数据集和读取数据softmax回归模型的从零开始，实现一个对fashion-MINIST训练集中图像数据进行分类的模型使用pytorch重新实现softmax回归模型##softmax的基本概念（1）分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的...

2020-02-13 17:50:56 173

原创线性回归

import torchimport time# init variable a, b as 1000 dimension vectorn = 1000a = torch.ones(n)b = torch.ones(n)# define a timer class to record timeclass Timer(object): """Record multi...

2020-02-13 17:47:44 128 1

原创高级算法_one

**随机森林算法梳理**集成学习的概念如果聚合一组预测器的预测，得到的预测结果也比最好的单个预测器要好。这样的一组预测器，我们称为集成，所以这种技术，也被称为集成学习，而一个集成学习的算法则被称为集成方法。boosting bagging的概念、异同点每个预测器使用的算法相同，但在不同的训练集随机子集上进行训练，采样时如果将样本放回，这种方法叫bagging；提升法boosting是...

2019-08-07 16:28:58 367

原创 Datawhale_初级算法_Task1

Datawhale_初级算法_Task1（1）机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证（2）线性回归的原理（3）线性回归损失函数、代价函数、目标函数（4）优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)（5）线性回归的评估指标（6）sklearn参数详解1.机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各...

2019-08-07 14:25:50 208

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

2020-03-12

Playing Mountain Car Using Actor-Critic Method.md

Playing Mountain Car Using Actor-Critic MethodPlaying Mountain Car Using Actor-Critic Method

2020-03-06

基于动态规划的强化学习.md

Dynamic Programming Based Reinforcement Learning Methods Reinforcement Learning Policy Iteration Learning

2020-03-06

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 or normal distribution, and transform them into samples that appear to match the distribution of some dataset. And while our example of matching a 2D

2020-02-23

生成对抗网络.md GAN

Generative Adversarial Networks Throughout most of this book, we have talked about how to make predictions. In some form or another, we used deep neural networks learned mappings from data points to labels. This kind of learning is called discriminative learning, as in, we'd like to be able to discriminate between photos cats and photos of dogs. Classifiers and regressors are both examples of discriminative learning. And neural networks trained by backpropagation have upended everything we thought we knew about discriminative learning on large complicated datasets. Classification accuracies on high-res images has gone from useless to human-level (with some caveats) in just 5-6 years. We will spare you another spiel about all the other discriminative tasks where deep neural networks do astoundingly well.

2020-02-23

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。

2020-02-23

图像分类案例1.md

现在，我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。比赛网址是https://www.kaggle.com/c/cifar-10

2020-02-23

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国家公园（Mount Rainier National Park）拍摄的风景照，而样式图像则是一副主题为秋天橡树的油画。最终输出的合成图像在保留了内容图像中物体主体形状的情况下应用了样式图像的油画笔触，同时也让整体颜色更加鲜艳。

2020-02-23

目标检测和边界框.md

锚框目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）。我们将在后面基于锚框实践目标检测。

2020-02-23

梯度下降.md pytorch

一维梯度下降证明：沿梯度反方向移动自变量可以减小函数值学习率局部最小值多维梯度下降自适应方法

2020-02-23

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）

2020-02-23

批量归一化与残差网络.md

对输入的标准化（浅层模型）处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近批量归一化（深度模型）利用小批量上的均值和标准差，不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。

2020-02-23

transformer.md

Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-head Attention Layers）以及两个position-wise feed-forward networks（FFN）。对于解码器来说，另一个多头注意力层被用于接受编码器的隐藏状态。 Add and norm：多头注意力层和前馈网络的输出被送到两个“add and norm”层进行处理，该层包含残差结构以及层归一化。 Position encoding：由于自注意力层并没有区分元素的顺序，所以一个位置编码层被用于向序列元素里添加位置信息。

2020-02-17

空空如也

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