2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 i32 { //repeat(vec!
在推车杆的情况下，这里的状态由4个数字组成：即推车的位置，推车的速度，杆的位置 (作为角度) 和杆的角速度。...随后定义一个名为 play 的函数，该函数将被赋予一个环境和一个策略向量，在环境中执行策略向量并返回分数以及每个时间步的游戏观测值。...这里使用 numpy 来随机生成一些的策略，这些策略都是4维数组或1x4矩阵，即选择4个0到1之间的数字作为游戏的策略，如下所示。...通过这种方式，能够完美地观察游戏策略是如何让杆达到平衡的！ 如何加速？ （1）这里智能体达到平衡的速度并不够块。回想前面制定策略时，首先只是在0到1范围内随机创建了策略数组，这恰好是有效的。...如此，所生成的策略中每个数字都在-0.5到0.5之间，而不是0到1。
在推车杆的情况下，这里的状态由4个数字组成：即推车的位置，推车的速度，杆的位置 (作为角度) 和杆的角速度。...随后定义一个名为 play 的函数，该函数将被赋予一个环境和一个策略向量，在环境中执行策略向量并返回分数以及每个时间步的游戏观测值。...这里使用 numpy 来随机生成一些的策略，这些策略都是4维数组或1x4矩阵，即选择4个0到1之间的数字作为游戏的策略，如下所示。...通过这种方式，能够完美地观察游戏策略是如何让杆达到平衡的！ ? 如何加速？ （1）这里智能体达到平衡的速度并不够块。回想前面制定策略时，首先只是在0到1范围内随机创建了策略数组，这恰好是有效的。...如此，所生成的策略中每个数字都在-0.5到0.5之间，而不是0到1。
概述 在这个codelab中，您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络。一路上，随着你增强神经网络的准确率达到99％，你还将学习到专业人员用来训练模型的高效工具。...在这里，我们设计了一个具有10个神经元的1层神经网络，作为输出层，因为我们想将数字分为10个类（0到9），每个神经元都能分类处一个类。 对于一个分类问题，一个很好的激活函数是softmax。...它将增加向量元素之间的差异。它也快速产生大的值。然后，当您规范化向量时，支配规范的最大元素将被归一化为接近1的值，而所有其他元素将最终除以一个较大的值，并归一化为接近零的值。...那是一个很糟糕的主意 手写数字由形状组成，当我们平铺像素时，我们舍弃了形状信息。然而，有一种类型的神经网络可以利用形状信息：卷积网络。让我们试试看吧。 11. 理论：卷积网络 ?...最大的区别是每个神经元都会重复使用相同的权重，而在之前看到的完全连接的网络中，每个神经元都有自己的权重集。
第2步 - 导入MNIST数据集 我们将在本教程中使用的数据集称为MNIST数据集，它是机器学习社区中的经典之作。该数据集由手写数字的图像组成，大小为28x28像素。...以下是数据集中包含的数字的一些示例： 让我们创建一个Python程序来处理这个数据集。我们将在本教程中使用一个文件来完成所有工作。...单热编码使用二进制值向量来表示数值或分类值。由于我们的标签用于数字0-9，因此向量包含十个值，每个可能的数字一个。...其中一个值设置为1，表示向量索引处的数字，其余值设置为0.例如，数字3使用向量[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]表示。由于索引3处的值存储为1，因此向量表示数字3。...为了表示实际图像本身，将28x28像素平坦化为1D向量，其大小为784像素。构成图像的784个像素中的每一个都存储为0到255之间的值。这决定了像素的灰度，因为我们的图像仅以黑白呈现。
为了理解GAN的训练过程，考虑一个示例，包含一个由二维样本（x₁, x₂）组成的数据集，其中 x₁ 在 0 到 2π 的区间内，x₂ = sin(x₁)，如下图所示：图片可以看到，这个数据集由位于正弦曲线上的点...实现判别器在PyTorch中，神经网络模型由继承自nn.Module的类表示，因此您需要定义一个类来创建判别器。判别别器是一个具有二维输入和一维输出的模型。...这样，输出将由一个包含两个元素的向量组成，可以是从负无穷大到正无穷大的任何值，这些值将表示（x̃₁，x̃₂）。现在，您已定义了判别器和生成器的模型，可以开始进行训练了！...准备训练数据MNIST数据集由28×28像素的灰度手写数字图像组成，范围从0到9。为了在PyTorch中使用它们，您需要进行一些转换。...在这种情况下，生成器将接收一个100维的输入，并提供一个由784个系数组成的输出，这些系数将以28×28的张量表示为图像。
诚然，由人组成的“空间”总是很复杂的，超出了本书的研究范畴，我们下面要研究的是由向量组成的“空间”，即“向量空间”。...如下所示，我们创建一个由随机整数组成的列表： import random lst = [random.randint(1, 100) for i in range(100000)] 如果要计算列表中每个整数的平方...所以，“向量化”是机器学习中的一个重要技巧，例如在自然语言处理（NLP）中，统计文本中的词的出现次数，就是NLP中常见的一种向量化，即创建词向量。...第三列数字表示该词语在该文本中出现的次数，例如“(0, 2) 1”中的1表示词语“learn”在0所表示的文本中出现的次数是1。 ?...在本示例中，每个文本的词语比较少，在真实的项目中，每个文本的词语会很多，如果多个文本，就会出现很多个特征，对于某一个文本而言，会出现在很多特征的值是0。
通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...每个样本都是一个数字，代表音频信号的一小部分。CD 质量的音频每秒包含 44,100 个样本，每个样本是-65535 到 65536 之间的整数。...在 NumPy 写入 image[:10,:10] 即可。 下图是一个图像文件的片段： ? 如果图像是彩色的，则每个像素由三个数字表示——红色、绿色和蓝色。...在这种情况下，我们需要一个三维数组（因为每个单元格只能包含一个数字）。因此彩色图像由尺寸为（高 x 宽 x3）的 ndarray 表示： ? 语言 如果我们处理文本，情况就不同了。
通常情况下，我们希望数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说，我们的数组表示以英里为单位的距离，我们希望将其单位转换为千米。只需输入 data * 1.6 即可： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...每个样本都是一个数字，代表音频信号的一小部分。CD 质量的音频每秒包含 44,100 个样本，每个样本是-65535 到 65536 之间的整数。...在 NumPy 写入 即可。 下图是一个图像文件的片段： ? 如果图像是彩色的，则每个像素由三个数字表示——红色、绿色和蓝色。在这种情况下，我们需要一个三维数组（因为每个单元格只能包含一个数字）。...因此，在将这一组单词输入到模型之前，我们需要用嵌入替换 token/单词（在本例中为 50 维 word2vec 嵌入）： ?
无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。...NumPy (Numerical Python)是一个科学计算包，它提供了许多创建和操作数字数组的方法。...第一个参数决定了范围的上限。下界默认为0，但我们也可以指定它。size参数用于指定所需的大小。 ? 我们创建了一个由2到10之间的整数组成的3x2数组。 2. 0到1之间的随机浮点数 ?...浮点数在0和1之间的一维数组。可以用于创建随机噪声数据。 3. 一个标准正态分布的样本 randn()用于从一个标准正态分布(即零均值和单位方差)创建一个样本。 ?...我们创建了一个有100个浮点数的数组。 4. 1和0的矩阵 一个矩阵可以被认为是一个二维数组。我们可以用 np.zeros和np.ones构造一个0或1的矩阵 ?
C）为确保交叉验证不只是由单个数字/bandit对驱动，该研究系统地删除了每个数字/bandit对，并在数据子集上重复交叉验证RSA。...将数值大小表征与选择行为相关联：该研究通过创建选择矩阵，对被试所做选择中给定的每个数字或bandit的相对权重差异进行编码，从而了解数值任务和bandit任务中的行为模式如何相互关联。...在被试选择上，该研究计算每个数字的权重，并通过权重的两两差异创建一个选择RDM。 B）bandit任务中组平均选择RDM。...结果发现概率奖励学习由低维神经量级编码支持，当删除两个特征向量外的其他所有特征向量时，效应可靠；但当EEG数据中只保留一个维度时，效果显著减弱。...输入Xb是6个随机向量，其结构与bandit具有相同连续变化的相似结构，而输入Xa则是由具有相同二阶结构的6个随机向量组成的不同集合，或者是缺少二阶结构的随机控制。
NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...每个样本都是代表一小段音频信号的数字。CD质量的音频每秒可能有44,100个采样样本，每个样本是一个-65535到65536之间的整数。...图像 图像是大小为（高度×宽度）的像素矩阵。如果图像是黑白图像（也称为灰度图像），则每个像素可以由单个数字表示（通常在0（黑色）和255（白色）之间）。...这是一个图像文件的片段： 如果图像是彩色的，则每个像素由三个数字表示 ：红色，绿色和蓝色。在这种情况下，我们需要第三维（因为每个单元格只能包含一个数字）。
▌暹罗神经网络及其优势 一般而言，它由两种相同神经网络组成，这两种神经网络共享所有权重。该网络结构可以计算特定类型的数据（如图像）之间的距离。...我们所希望的是，该网络能够从数据中提取并学习到最有意义的特征，并将其压缩成一个数组，来创建一个有意义的映射。...为了能更直观地理解这一过程，想象一下如何使用 small vector 来描述狗的品种，使得相似的狗具有更接近的向量。你可能会用一个数字来编码狗的毛色、狗的大小、毛的长度等等。...注意，模型是如何学习数字之间的相似性，并在二维空间中自动地将它们分组的。FaceID 就采用了与这类似的技术。...该数据集由一系列面向不同方向，并带不同人脸表情的 RGB-D 图片组成，就像 iPhone X 中 FaceID 所需的人脸数据一样。
import numpy as np NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...很多时候，改变维度只需在NumPy函数的参数中添加一个逗号，如下图所示： ? NumPy中的公式应用示例 NumPy的关键用例是实现适用于矩阵和向量的数学公式。这也Python中常用NumPy的原因。...每个样本都是代表一小段音频信号的数字。CD质量的音频每秒可能有44,100个采样样本，每个样本是一个-65535到65536之间的整数。...图像 图像是大小为（高度×宽度）的像素矩阵。如果图像是黑白图像（也称为灰度图像），则每个像素可以由单个数字表示（通常在0（黑色）和255（白色）之间）。...如果图像是彩色的，则每个像素由三个数字表示 ：红色，绿色和蓝色。在这种情况下，我们需要第三维（因为每个单元格只能包含一个数字）。因此彩色图像由尺寸为(高x宽x 3）的ndarray表示。 ?
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