四、训练模型 四、训练模型 在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。 然而，如果你对其内部的工作...

开始使用 Keras Sequential 顺序模型 指定输入数据的尺寸 模型编译 模型训练 样例 基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类： 基于多层感知器的二分类： 类似 VGG 的卷积神经网络： 基于 LSTM 的序列分类： 基于 1D 卷积的序列分类： 基于栈式 LSTM 的序列分类 "stateful" 渲染的的栈式...

启用策略检查功能 安装阶段 对于已经安装的 Istio 网格 相关内容 启用策略检查功能 这个任务将告诉你如何开启 Istio 的策略检查功能。 安装阶段 在默认的 Istio 安装配置中，策略检查功能是关闭的。若要开启策略检查功能，需在安装选项中加入--set values.global.disablePolicyChecks=fals...

前端与后台 前端与后台 前端 Front-end 和后端 Back-end 是描述进程开始和结束的通用词汇。前端作用于采集输入信息，后端进行处理。 这种说法给人一种很模糊的感觉，但是他说得又很对，它负责视觉展示。在 MVC 或者 MVP 结构中，负责视觉显示的部分只有 View 层，而今天大多数所谓的 View 层已经超越了 View 层。前...

Conv2D 属性 使用本API的教程文档 Conv2D class paddle.nn. Conv2D ( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode=’zeros’, weight_attr=No...

Autograd 计算图 自动求梯度 backward 与梯度 对非叶子节点求梯度 对一个计算图多次 backward() 不记录某个 Tensor 的梯度 输出不是标量时如何求梯度 扩展阅读 Autograd 神经网络的训练过程离不开 反向传播算法 ，在反向传播过程中，需要获取 loss 函数对模型参数的梯度，用于更新参数。 On...

定投 —— 大佬的自我修养 4. 究竟有没有只涨不跌的投资标的 定投 —— 大佬的自我修养 —— 让时间陪你慢慢变富…… 李笑来 二〇一九年七月 普通人错过这本书的“踏空成本”无限大…… https://b.watch 4. 究竟有没有只涨不跌的投资标的 当你作为一个普通人，认识到交易市场的神奇之处，发现在那里竟然可以无门槛地让...

五、强化学习 让我们在迷宫中放一个机器老鼠 马尔科夫决策过程 Q 学习：学习动作-分值函数 策略学习：状态到动作的映射 DQN，A3C，和深度 RL 中的进展 练习材料和扩展阅读 代码 阅读 + 讲义 到此为止了！ 五、强化学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 5: Reinforceme...

SqlBuilder 和 SelectBuilder (已经废弃) SqlBuilder 和 SelectBuilder (已经废弃) 在3.2版本之前，我们使用了一点不同的做法，通过实现ThreadLocal变量来掩盖一些导致Java DSL麻烦的语言限制。但这种方式已经废弃了，现代的框架都欢迎人们使用构建器类型和匿名内部类的想法。因此，Sele...

用例子学习 PyTorch 目录 张量 Warm-up：NumPy PyTorch：张量 自动求导 PyTorch：张量和自动求导 PyTorch：定义新的自动求导函数 TensorFlow：静态图 nn 模块 PyTorch：nn PyTorch：optim PyTorch：自定义nn 模块 PyTorch：控制流和权重共...