通过例子学习 Raku v6 语句 词法和块 符号和标识符 标量 文件句柄和赋值 字符串字面量 数组、方法和调用 散列 for 和 block �Any 和 += 后自增和前自增 变量, $_ 块 稳定的排序 say，print 和 put 插值 双引号字符串和单引号字符串 禅切 练习 通过例子学习 Raku 假...

强化学习——Actor Critic Method 一、介绍 Actor Critic Method（演员–评论家算法） CartPole-V0 二、环境配置 三、实施演员-评论家网络 这个网络学习两个功能： 四、训练模型 五、效果展示 六、总结 强化学习——Actor Critic Method 作者： East...

五、稀疏表示和字典学习 5.1 原理 5.2 算法 五、稀疏表示和字典学习 对于 。构 建矩阵 ，其内容为： 其中每一行对应一个样本，每一列对应一个特征。 特征选择所考虑的问题是：矩阵 中的许多列与当前学习任务无关。 通过特征选择去除这些列，则学习器训练过程仅需要在较小的矩阵上进行。这样学习任务的难度可能有所降低，涉及的计算...

Tensorflow入门 Tensorflow入门

针对NLP的Pytorch深度学习 针对NLP的Pytorch深度学习 译者：@JingTao 、@friedhelm739 作者 : Robert Guthrie 本教程将带你浏览基于Pytorch深度学习编程的核心思想.其中很多思想(例如计算图形抽象化以及自动求导) 并不是Pytorch特有的,他们和任何深度学习工具包都是相关的. ...

端到端学习的兴起 端到端学习的兴起 假设你想要构建一个系统来对产品的线上评论进行检查，并且要能够自动地告诉你给出评论的人是否喜欢这个产品。比如说，你希望系统将下面的句子识别为十分正面的评论： 这个拖把非常好用！ 而下面的评论应当是十分负面的： 拖把的质量好差，我后悔买它了。 这种识别正面与负面评论的问题被称为 “情感分类”（s...

解读学习曲线：其它情况 解读学习曲线：其它情况 考虑下面的学习曲线： 这张图表示的是高偏差？高方差？还是两者都有？ 蓝色训练误差曲线相对较低，红色的开发误差曲线比蓝色训练误差高得多。因此，偏差很小，但方差很大。添加更多的训练数据可能有助于缩小开发误差和训练误差之间的差距。 现在考虑下面的情况： 这种情况下，训练误差很大，它比期望的性能...