PyTorch 深度学习实战(11):强化学习与深度 Q 网络(DQN)

在之前的文章中，我们介绍了神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等多种深度学习模型，并应用于图像分类、文本分类、时间序列预测等任务。本文将介绍强化学习的基本...

PyTorch 深度学习实战(23):多任务强化学习(Multi-Task RL)

一、多任务强化学习原理1.多任务学习核心思想多任务强化学习（Multi-TaskRL）旨在让智能体...

PyTorch 深度学习实战(25):逆向强化学习(Inverse RL)

一、逆向强化学习原理1.逆向强化学习核心思想逆向强化学习（InverseReinforcementLearning,IRL）旨在...

开源的对比语言-图像预训练模型:OpenCLIP

这里是Aideas，每日分享AI相关资讯。本文由AideasAgent整理并推荐。项目地址：/mlfoundations/open_clip，程序语言：Python，收藏:11,291，分支...

PyTorch 深度学习实战(38):注意力机制全面解析

在上一篇文章中，我们探讨了分布式训练实战。本文将深入解析注意力机制...

PyTorch深度学习框架进阶——Transformer详解(一)

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出（论文《AttentionisAllYouNeed》）。Transformer模型结构Tran...

深度探索:通过图表和示例来演示什么是循环神经网络

许多问题和现象都是基于顺序的。常见的例子包括语音、天气模式和时间序列。这些系统的下一个位置取决于之前的状态。不幸的是，传统的神经网络无法处理或预测此类数据，因为它们单独分析输入。他们不知道数据确实是连...

特征交叉系列:PNN向量积模型理论和实践，FM和DNN的串联

关键词：...

AlexNet--CNN经典网络模型详解(pytorch实现)

建议大家可以实践下，代码都很详细，有不清楚的地方评论区见~二、AlexNet在imagenet上的图像分类challenge上大神Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军，振奋人...

万字总结编译利器CMake，从入门到项目实战演练

一、什么是CMake你或许听过好几种Make工具，例如GNUMake，QT的qmake，微软的MSnmake，BSDMake（pmake），Makepp，等等。这些Make...