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...
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...
Reinforcement Learning(强化学习)-BlackJack环境介绍
这一篇是对于BlackJack环境的介绍, 介绍了里面observation, reward和action分别是什么, 以及一个可能会出现的报错NotImplementedErro...
关于Coronavirus数据简单的可视化分析(Plotly的一个例子)
这一篇简单对Coronavirus数据进行简单的分析. 因为这个是我的一个期末大作业, 我就在这里记录一下详细的分析的步骤. 主要集中在可视化和与其他数据集联合分析的部分.
機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)—Mathematical Foundations
这一篇文章是林轩田老师的机器学习基石上的笔记, 概括了每一周的内容.
Reinforcement Learning(强化学习)-Gym 使用介绍
这一篇作为强化学习的开篇, 会介绍其工具gym的使用. 之后大部分强化学习的实验, 都会基于gym来进行完成. 所以这一篇好好介绍一下gym的使用, 特别是gym配合colab的使...
理解 PyTorch 中维度的概念
一篇非常好的, 对于PyTorch中维度来进行介绍. 使用动图直观说明各个维度(dim)下求和和topk操作.
ResNet介绍及Pytorch实现Resnet
关于ResNet的相关介绍, 以及使用Pytorch来自己实现一遍ResNet. 最重要的是, 在这里记录了Pytorch训练的详细步骤, 之后别的训练也可以参考这里的代码.
PyTorch中交叉熵的计算-CrossEntropyLoss 介绍
这一篇文章介绍关于 PyTorch 中 CrossEntropy,也就是交叉熵的计算。因为 CrossEntropy 不单单是计算交叉熵,而是还会包含 Softmax 在里面,所以...
Pytorch模型概览(Pytorch Summary)
关于查看Pytorch生成的模型简介的一个库, pytorch-summary, 可以用来查看参数个数, 对网络占用的缓存大小进行估计.
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