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强化学习(DQN)教程
467
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
强化学习(DQN)教程 重播记忆 (Replay Memory) DQN 算法 Q-network 获取输入 训练 超参数和函数 训练循环 强化学习(DQN)教程 译者:@Lisanaaa 作者 : Adam Paszke 本教程演示如何使用 PyTorch 对任务 CartPole-v0 训练 Deep Q Learnin...
十五、支持向量机
463
2025-05-16
《数据科学和人工智能技术笔记》
十五、支持向量机 校准 SVC 中的预测概率 寻找最近邻 寻找支持向量 SVM 不平衡分类 绘制支持向量分类器超平面 使用 RBF 核时的 SVM 参数 Gamma C Gamma Gamma = 0.01 Gamma = 1.0 Gamma = 10.0 Gamma = 100.0 C - 惩罚参数 C = 1 C =...
torchtext语言翻译
460
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
torchtext 语言翻译 数据处理 DataLoader 定义我们的nn.Module 和Optimizer 后续步骤 torchtext 语言翻译 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/torchtext_translation_tutorial.html 本教程介绍了如何使用t...
使用 ONNX 将模型从 PyTorch 迁移到 Caffe2 和 Mobile
457
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
使用 ONNX 将模型从 PyTorch 迁移到 Caffe2 和 Mobile 使用 ONNX 迁移到 SRResNet 在移动设备上运行模型 使用 ONNX 将模型从 PyTorch 迁移到 Caffe2 和 Mobile 译者:@片刻 在本教程中, 我们将介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式...
用 PyTorch 做 神经转换 (Neural Transfer)
452
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
用 PyTorch 做 神经转换 (Neural Transfer) 介绍 题中的神经描述的是什么? 它是如何工作的? 好吧, 它具体是怎么工作的? PyTorch 实现 包 Cuda 读取图像 显示图像 内容损失 风格损失 读取神经网络 输入图像 梯度下降 用 PyTorch 做 神经转换 (Neural Transfer...
使用nn.Transformer和torchtext的序列到序列建模
445
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
使用nn.Transformer 和torchtext 的序列到序列建模 定义模型 加载和批量数据 生成输入序列和目标序列的函数 启动实例 运行模型 使用测试数据集评估模型 使用nn.Transformer 和torchtext 的序列到序列建模 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/tran...
神经网络
435
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
神经网络 定义网络 损失函数 反向传播 更新权重 神经网络 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/neural_networks_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-neural-networks-tutorial-py 可以使用torc...
PyTorch 0.3 中文文档 & 教程
435
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
PyTorch 0.3 中文文档 & 教程 目录结构 PyTorch 0.3 中文文档 & 教程 维护组织:@ApacheCN 协议:CC BY-NC-SA 4.0 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远。 在线阅读 ApacheCN 学习资源 PyTorch 中文翻译组 | ApacheCN 7...
二、数据准备
433
2025-05-16
《数据科学和人工智能技术笔记》
二、数据准备 从字典加载特征 加载 scikit-learn 的波士顿住房数据集 加载波士顿住房数据集 加载 scikit-learn 的数字数据集 加载 scikit-learn 的鸢尾花数据集 为分类制作模拟数据 为矩阵生成模拟数据 为回归制作模拟数据 Scikit 中的感知机 保存机器学习模型 二、数据准备 作者:Chris ...
计算机视觉的迁移学习教程
429
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
计算机视觉的迁移学习教程 加载数据 可视化一些图像 训练模型 可视化模型预测 微调 ConvNet 训练和评估 作为固定特征提取器的 ConvNet 训练和评估 进一步学习 计算机视觉的迁移学习教程 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutoria...
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