Публикации по теме 'deep-reinforcement'
Обучение с подкреплением: CPU или GPU?
Когда следует использовать процессор, а когда — графический процессор для подкрепления и других алгоритмов обучения? В следующем посте будут обсуждаться преимущества и недостатки различных подходов. Во-первых, дается общий обзор CPU GPU и TPU. . Во-вторых, будут обсуждаться архитектуры и реализации Q-Learning и DQN с OpenAI Taxi Environment. Наконец, можно найти сравнение и заключение.
Будут обсуждаться следующие моменты:
Различия между GPU и CPU. Когда и как его использовать?..
FinRL для количественных финансов: Учебное пособие по распределению портфеля
Учебное пособие по использованию FinRL для выполнения распределения портфелей в одном блокноте Jupyter | Представлено на NeurIPS 2020: Deep RL Workshop
Примечание редакторам Data Science. Хотя мы разрешаем независимым авторам публиковать статьи в соответствии с нашими правилами и рекомендациями , мы не поддерживаем вклад каждого автора. Не стоит полагаться на работы автора без консультации с профессионалами. См. Подробности в наших Условиях для читателей .
Этот блог представляет..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..