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    深度学习快速参考:11~13

    阅读本文时,您可能想参考代码块。 以下代码中的第一个for循环将遍历整个输入文件或调用load_data()时指定的一些样本。 我这样做是因为您可能没有 RAM 来加载整个数据集。 因此,请原谅快速参考处理,并知道我在为您提供足够的信息,而在接下来的部分中将不多说。 强化学习,马尔可夫决策过程和 Q 学习是智能体的基础,我们接下来将讨论这些内容。 让我们快速讨论一下这两种环境: CartPole:CartPole 环境由平衡在推车上的杆组成。 智能体必须学习如何在立柱下方的推车移动时垂直平衡立柱。 记忆 Keras-RL 为我们提供了一个名为rl.memory.SequentialMemory的类,该类提供了快速有效的数据结构,我们可以将智能体的经验存储在以下位置: memory = SequentialMemory

    15920

    深度学习快速参考:6~10

    在继续之前,让我们快速浏览一下示例的维度,以便确保我们都在同一页面上。 想象一下,我们有一个32 x 32 x 3的输入图像。 现在,我们将其与上述卷积层进行卷积。 该过程的代码如下,供您参考: from keras.layers import Flatten, Dense, Dropout # fully connected layers flatten = Flatten 总结 在本章中,我们快速介绍了许多基础知识。 我们讨论了卷积层及其如何用于神经网络。 我们还介绍了批量规范化,池化层和数据增强。 也可以转换在其他架构中训练的模型,但这不在快速参考的范围之内。 当然,除此以外,还有更多的训练词嵌入网络的方法,而我故意过分简化了快速参考样式。 如果您想了解更多信息,我建议您先阅读 Mikolov 等人的《单词和短语的分布式表示及其组成》。

    12820

    深度学习快速参考:1~5

    一、深度学习的基础 欢迎使用《深度学习快速参考》! 在本书中,我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家,机器学习工程师和软件工程师更容易使用,实用和使用深度学习技术。 因为这是快速参考,所以我们没有做太多的详细介绍,我鼓励读者对这里可能是新手或陌生的任何材料进行更深入的研究。 如果您以后看到我参考数据[X_train],则知道我正在参考训练数据集,该数据集已存储在数据字典中。 。 该项目的代码和数据均可在该书的 GitHub 网站上找到。 输入层 我们的输入层实际上与之前的示例保持不变,但我将在此处包括它以使其成为适当的快速参考: def build_network(input_features=None): inputs = Input 快速地,我们需要首先规范化成本函数。

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