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问题:用基于模型强化学习调节控制系统的三个比例系数,agent采用DDPG算法,agent的动作输出设置为3×1的矩阵,但是仿真结果只显示1×1,无法直接控制三个比例系数,程序和simulink图如下

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大佬们,我用gpu训练模型随着时间增长越来越慢,我看了显存占用一直保持一个均衡值,所以不是显存对速度产生影响。刚开始训练每秒十几个batch,后面降成了一个batch一秒,请问能从那几个方面去排查问题

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想把CBAM和自注意力机制串联在cnn里,请问这样原理上是可行的吗?会不会有原理上的冲突。

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例如下面数据集(只是举例,实际自变量有20多,样本有1000多),通过BP神经网络训练完成后,想要通过遗传算法得到各变量的最优解(使得因变量最大),并把各变量和因变量的最优解返回 因变量

回答 weixin_49747246
采纳率22.2%
2021-10-16 22:15
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题目给了两部分数据,一部分训练集,有实际的值进行对照,我在用神经网络训练的时候将输入的数据进行了归一化(包括测试集给出 的输入),但是题目没有给出测试集的真实值,我将测试集用于模型中得出来的应该是归一

回答 鬼ิϖ
采纳率66.7%
2021-10-16 16:24
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聚类问题,使用WK-means算法,每种特征对于聚类的影响不同,所以需要针对影响给出权重,即在k-means算法的基础上,在欧氏距离加上权重系数,在给定原始数据的情况下,如何通过神经网络训练出权重系数

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请问有将resnet 3x3卷积改成deformable可形变卷积的代码吗?

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机器主要故障与面料指标建模,这种用什么方法建模啊 我对建模不了解 所以不知道往哪个方向去做 各位大哥给给意见 谢谢了

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已知过去的一段时间内WRF-CMAQ模型的预测数据和实测数据,但是实测数据与预测数据之间存在较大差异,如何利用过去一段时间的预测数据和实测数据去预测未来几天的污染物浓度。

回答 Yunkai789
采纳率0%
2021-10-15 18:00
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Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.000 Average Precision

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训练集1260个样本,验证120个,测试120个。六类均匀分布。训练准确率很高已经0.99了,但是验证准确率和测试准确率很低都是70 80。loss收敛的很好,准确率涨势也很正常。请问如何提升测试准确

回答 清雨音
采纳率50%
2021-10-14 22:19
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我用MATLAB神经网络工具箱训练了带一个x输入的时间序列神经网络。训练好后保存net,随后使用y_pre=sim(net,x_pre)的格式想要预测新的数据可是这时MATLAB提示我 Number

回答 苏丶22
采纳率0%
2021-10-14 13:29
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分类项目中,predict.py预测这个项目中,每次只能预测一张图片的分类,我想让它读取整个文件夹的图片,但是报错了,有大佬解决一下吗

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DQN在生成记忆库的过程中会更新神经网络么?看到一些资料,先生成记忆库然后在训练,如果是这样,记忆库是一个不变的神经网络生成的,难道数据不会不准确吗?

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我在使用图神经网络进行多分类,通过设置sample_weight为0和1值来确定三个数组train_mask,val_mask和test_mask从而确定数据集里哪些数据用作训练,哪些用于验证,哪些用

回答 清雨音
采纳率50%
2021-10-13 18:47
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最近学习强化学习,看了书,听了课之后,有几个疑惑,希望可以得到解答 Actor-Critic中的 V(s') 这个下一个时刻的状态价值函数是怎么得到的,是当前时刻系统在 s 状态下采取了动作 a 然后

回答 Snoopy9797
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2021-10-13 12:24
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比如说我有一堆手写数字数据集,data为数字(0-9),标签为手写数字的图像(image)。神经网络的目的是:输入一个数字(比如说数字0),经过一系列各种神经网络层的操作后,输出该手写数字图像(ima

回答 wendy_ya
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2021-10-13 10:17
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TF1.8,会遇到变量未初始化的错误 Traceback (most recent call last): File "D:\Python64\lib\site-packages\tensorf

回答 chao66666
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2021-10-12 09:20
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运行书上代码 (X_train, y_train), (X_validation, y_validation) = mnist.load_data() X_train = X_train.resha

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我在用GAT网络对CSI数据进行多分类,在一个数据集里划分了训练集1260个,验证集120个,测试集120个。每个数据集都包括6个类的数据,但是在训练时,验证loss远低于训练loss,大概是训练lo

清雨音
采纳率50%
2021-10-10 22:00
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卷积神经网络每一层的输出都为0,检查过输入不为0,卷积神经网络每一层的输出都为0,检查过输入不为0,

回答 weixin_43133704
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2021-10-08 15:14
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有偿也可以,我还没往csdn里充过钱,如果能帮我的话,我可以充钱重新发一个悬赏,或者其他方式给你。把手机放在裤子口袋里,手机内置的加速度传感器能测量总的加速度,总的加速度包括重力加速度和线性加速度。有

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最近在自学人工智能,计划从是人脸识别、手写数字识别这类开始入手。看了一些网上的视频和电子书,学了Python和pytorch(以前是用C++,第一次接触Python),但是总感觉学不精,基础很薄弱。现

回答 3的4次方
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2021-10-05 00:18
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如果在相同的随机种子下,使用相同的数据集训练出来的神经网络参数是否是相同或者相似的?近似的,如果使用相似的数据集训练出来的神经网络,是否是相似的?比如我使用MLP对两个相似的数据集,在设置相同的随机种

喝醉的哈士奇
采纳率50%
2021-10-04 18:54
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深度学习训练网络时loss一直显示nan,原因可能是梯度爆炸,该如何解决。

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选择一个数据集,用决策树、贝叶斯和神经网络三种方法,对该数据集进行分类

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我想要知道这里"重复"的整个过程,到底是怎么个重复法 要特别详细的说明

m0_51703669
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2021-10-02 17:50
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当前有一个模型,该模型具有四个特征(a,b,c,d),另外有一个算法,输入是把a,b,c,d四个特征以及知识图谱中的知识点集合,输出是知识点结合的线性排序。现想请假各位大拿,四个特征的权重目前暂不可知

byssus
采纳率100%
2021-10-01 22:11