必威英雄联盟问题标记(深度学习)

关于深度必威英雄联盟学习的问题,深度学习是指基于多层隐藏层的人工神经网络(ann)的机器学习方法子集。因此形容词deep指的是人工神经网络的层数。表达深度学习显然是由Rina Dechter在1986年的一篇论文“在约束满足问题中搜索时的学习”中引入的(尽管不是在机器学习或人工神经网络的背景下)。

1,634个必威英雄联盟问题
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钢筋学习的利用实现复杂动态系统的最优控制

我是否可以使用强化学习(RL)方法来识别(高度非线性)黑箱型系统的最坏情况控制输入(策略)。我特别感兴趣的是下面的问题. ...
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使用哪种方法更好:早期停止,模型检查点还是两者都使用?

我想要得到一个工作得最好的模型,在训练模型时我应该做什么,ModelCheckpoint, earlystop,或两者都做?
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如何提高图像方向分类(左、右、中)的精度?

我正在对图像进行分类,分为“左”、“右”、“中”、“后”。训练和验证图像看起来像这样:图像是“左”,“…
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43岁的观点

为什么要用ReLU而不是PReLU呢?

对我来说,似乎prolu严格比recu更好。它没有垂死的refure问题,它允许负值,并且它具有可培训参数(计算地是可以忽略的......
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这个YOLO丢失功能有什么问题吗?

我已经实施了yolov1损失函数:......
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LogSoftmax的值为非常大的负数是否正常?

我已经用PyTorch闪电训练了一个分类网络,我的训练步骤如下:
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多专业深度加强学习,连续和离散行动

我希望拥有一个合作的多代理强化学习框架,其中一个代理具有离散动作空间,另一个代理具有连续的动作空间。有没有办法做到这一点 ...
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如何处理一个21点样的纸牌游戏的可能性卡被计数?

假设有一款单人纸牌游戏具有许多“不专业”的特征(游戏邦注:即不是在赌场中玩,参见第2点),例如:你正在与一个带着……
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我对RNNS如何工作的理解有什么问题?

最近,我一直在尝试推导各种神经网络结构背后的数学。我设法获得了MLP,并测试它与Keras实现(使用MNIST…
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计算反向传播导数的不同方法,有什么区别吗?

我正在研究神经网络中的错误反向。我对为什么我们只在计算图上使用一条路径感兴趣,以获得权重的衍生品的值?我问必威电竞这个问题......
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数据驱动权重初始化的策略是什么?

我是深度学习的初学者,目前正在训练一些神经网络(Pytorch),以解决音频和语音方面的问题。对于我的任务,简单的前馈网络已经足够好了。我用基本的。。。必威电竞
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35次观点

在深度学习中,数学上的变异因素是什么?

变化因素是指在观测数据中决定变化的一些因素。如果这些因素发生变化,……
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强化学习代理对抗随机对手的最佳Tic-Tac-Toe分数是多少?

我猜每个人都试图用各种强化学习的口味解决Tic Tac Toe的每个人都遇到这个问题。答案不是“总是赢”,因为随机对手可能......
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26意见

Tensorflow对象检测模型总损失开始良好,但突然爆炸到高损耗数量

我正在训练一个大约的Tensorflow对象检测模型。7500个课程的图像,其中包含约。每班10,000课。我正在使用Tensorflow 2.6.0,以防vervent。我是 ...
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我可以将图形卷积网络扩展到具有加权边缘的图形吗?

我正在研究利用GCN作为辅助项目的时空预测,我想知道我是否可以通过使用带加权边的图来扩展它,而不是使用带1的简单邻接矩阵。。。

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