深度学习 Pytorch实现Actor Critic Baseline (A2C, Cliff Walking PlayGround) 这一篇简单介绍使用Pytorch在环境Cliff Walking PlayGround上实现Actor-Critic Baseline (A2C). 因为目前很少有使用Cliff ... 08月21日评论 阅读全文
深度学习 Pytorch实现Deep Q-Learning(Cliff Walking PlayGround) 这一篇简单介绍使用Pytorch在环境Cliff Walking PlayGround上实现Deep Q-Learning. 也是对官网教程的详细说明. 08月12日评论 阅读全文
深度学习 Reinforcement Learning(强化学习)-Cliff Walking Playground环境介绍 这一篇介绍强化学习中的Cliff Walking Playground的环境. 包括环境的大体介绍, 以及环境代码的简单实验. 07月13日评论 阅读全文
深度学习 模型的可解释性简单说明(Interpreting machine learning models) 这一篇介绍关于模型可解释性方向的一些方法,主要会介绍为什么需要模型的可解释性,和传统的模型的可解释的一些做法。以及现在一些更加通用的模型的可解释性的方式。 07月08日评论 阅读全文
深度学习 t-SNE与AE对MNIST可视化 本文介绍关于使用t-SNE进行可视化, 会使用MNIST作为测试数据集. 本文会主要分为两个部分, 首先使用AE对数据进行降维, 降到24维, 接着使用t-SNE对数据进一步降维,... 07月02日评论 阅读全文
深度学习 Importance Sampling (重要性采样)介绍 这一篇是关于重要性抽样(importance sampling)的介绍, 包括他的背景知识, 相关的数学转换和最后的例子. 06月27日2 阅读全文
深度学习 Reinforcement Learning(强化学习)-Windy Gridworld Playground环境介绍 这一篇文章介绍强化学习中的一个环境Windy Gridworld Playground, 主要围绕observation, action和reward三个详细展开, 并给出模拟的例... 06月09日评论 阅读全文
深度学习 模型解释–SHAP Value的简单介绍 这一篇文章主要介绍一下关于SHAP方法,会介绍关于Shapley Value的计算方式,通过举例进行说明。接着会举一个实际的例子,来说明如何使用SHAP来进行模型的解释,和对最后结... 06月07日3 阅读全文