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【PyTorch深度强化学习】TD3算法（双延迟-确定策略梯度算法）的讲解及实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~一、双延迟-确定策略梯度算法在DDPG算法基础上，TD3算法的主要目的在于解决AC框架中，由函数逼近引入的偏差和方差问题。一方面，由于方差会引起过高估计，为解决过高估计问题，TD3将截断式双Q学习（clipped Double Q-Learning）应用于AC...

【PyTorch深度强化学习】DDPG算法的讲解及实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、DDPG背景及简介在动作离散的强化学习任务中，通常可以遍历所有的动作来计算动作值函数q(s,a)q(s,a)，从而得到最优动作值函数q∗(s,a)q∗(s,a) 。但在大规模连续动作空间中，遍历所有动作是不现实，且计算代价过大。针对解决连续动作...

【PyTorch深度强化学习】带基线的蒙特卡洛策略梯度法（REINFOECE）在短走廊和CartPole环境下的实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言留下QQ~~~一、带基线的REINFORCEREINFORCE的优势在于只需要很小的更新步长就能收敛到局部最优，并保证了每次更新都是有利的，但是假设每个动作的奖赏均为正，则每个动作出现的概率将不断提高，这一现象会严重降低学习速率，并增大梯度方差根据这一思想，我们构建...

PyTorch深度强化学习中蒙特卡洛策略梯度法在短走廊环境（CartPole-v0）中的实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、策略梯度法策略梯度法（PG）利用策略函数来选择动作，同时使用值函数来辅助策略函数参数的更新，根据策略类型的不同，可以分为随机策略梯度和确定性策略梯度策略梯度法与值函数逼近法相比优点如下1：平滑收敛在学习过程中，PG法每次更新策略函数，权重参数都会朝着最...

PyTorch深度学习中卷积神经网络（CNN）的讲解及图像处理实战（超详细附源码）

需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、卷积神经网络简介卷积神经网络是深度学习中最常用的一种网络结构，它作为一种深度神经网络结构，擅长处理图像相关的问题，能够将目标图像降维并提取特征，以进行分类识别等运算二、卷积神经网络核心思想1：局部感知图像的局部像素之间往往存在着较强的相关性，局...

PyTorch搭建RNN联合嵌入模型（LSTM GRU）实现视觉问答（VQA）实战（超详细附数据集和源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、视觉问题简介视觉问答（VQA）是一种同时设计计算机视觉和自然语言处理的学习任务。简单来说，VQA就是对给定的图片进行问答，一个VQA系统以一张图片和一个关于这张图片形式自由，开放式的自然语言问题作为输入，生成一条自然语言答案作为输出，视觉问题系...

PyTorch深度学习基础之Reduction归约和自动微分操作讲解及实战（附源码超详细必看）

创作不易觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、PyTorch的Reduction操作Reduction运算的特点是它往往对一个Tensor内的元素做归约操作，比如torch.max找极大值，torch.cumsum计算累加，它还提供了dim参数来指定沿矩阵哪个维度执行操作测试效果如下torch.uni...

PyTorch深度学习基础之Tensor的变换、拼接、拆分讲解及实战（附源码超详细必看）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~PyTorch提供了大量的对Tensor进行操作的函数或者方法，这些函数内部使用指针实现对矩阵的形状变换拼接拆分等操作，使得人们无须关心Tensor在内存中的物理结构或者管理指针就可以方便且快速的执行这些操作，下面nelement，ndimension，size等方法 ...

PyTorch深度学习基础之Tensor的索引和切片讲解及实战（附源码简单易懂）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~Tensor支持基本的索引和切片操作，不仅如此，它还支持ndarray中的高级索引包括整数索引和布尔索引操作。运行实例如下测试代码如下代码中给出了对应注释索引和切片与numpy中的类似，值得一提的是torch.where(condition,x,y)是用于判断con...

PyTorch深度学习基础之Tensor对象及其应用的讲解及实战（附源码简单易懂包括分段映射矩阵乘法随机数等等）

觉得有帮助请点赞关注收藏有问题可评论区留言~~~Tensor对象是一个维度任意的矩阵，但是一个Tensor中所有元素的数据类型必须一致。torch包含的数据类型和普遍编程语言的数据类型类似，包含浮点型，有符号整型和无符号整形，这些类型既可以定义在CPU上，也可以定义在GPU上。在使用Tensor数...

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更新时间 2024-05-03 13:41:28

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