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2天前
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使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁提供封闭形式解(Matlab代码实现)
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2天前
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【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
【Pytorch框架搭建神经网络】基于DQN算法、优先级采样的DQN算法、DQN + 人工势场的避障控制研究(Python代码实现)
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3天前
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近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
近端策略优化(PPO)是强化学习中的关键算法,因其在复杂任务中的稳定表现而广泛应用。本文详解PPO核心原理,并提供基于PyTorch的完整实现方案,涵盖环境交互、优势计算与策略更新裁剪机制。通过Lunar Lander环境演示训练流程,帮助读者掌握算法精髓。
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13天前
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PyTorch 2.0性能优化实战:4种常见代码错误严重拖慢模型
我们将深入探讨图中断(graph breaks)和多图问题对性能的负面影响,并分析PyTorch模型开发中应当避免的常见错误模式。
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13天前
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AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
本文以一个经典的PyTorch手写数字识别代码示例为引子,深入剖析了简洁代码背后隐藏的深度神经网络(DNN)训练全过程。
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14天前
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近端策略优化算法PPO的核心概念和PyTorch实现详解
本文深入解析了近端策略优化(PPO)算法的核心原理,并基于PyTorch框架实现了完整的强化学习训练流程。通过Lunar Lander环境展示了算法的全过程,涵盖环境交互、优势函数计算、策略更新等关键模块。内容理论与实践结合,适合希望掌握PPO算法及其实现的读者。
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