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煎蛋网图片爬虫
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- 2020-06-22下载
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python 实现用遗传算法优化神经网络权重
神经网络的训练过程中,使用遗传算法来优化神经网络的权重,用于寻找全局最优权重
- 2022-04-27 13:11:45下载
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Desktop
pdf文件通过python fitz 第三方库 转化成jpg或者png图片文件。(Pdf files are converted into JPG or PNG image files through Python Fitz third-party library.)
- 2020-06-18 00:20:01下载
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python 果蔬图像处理
利用python+opencv对果蔬图像进行识别。首先对果蔬图像进行灰度化、图像增强、图像滤波和图像二值化,检测出图像中单个的果蔬目标,标识出果蔬轮廓,找出果蔬质心坐标。
- 2022-04-15 04:20:17下载
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EXCEL合并拆分等
将一个EXCEL工作表,拆分为多个工作簿(Separate an EXCEL worksheet into multiple workbooks)
- 2020-06-24 11:20:02下载
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Python机器学习实践:测试驱动的开发方法
说明: Python机器学习实践:测试驱动的开发方法(Python machine learning practice: Test Driven Development Method)
- 2020-12-09 19:05:32下载
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使用python来进行小波变换
通过FFT算法来进行小波变换以及一些日常的统计分析,该包依赖于numpy,scipy等包的安装
- 2022-02-24 11:53:18下载
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kmeans-master
说明: 用python实现二维和三维数据的k-均值聚类算法(Implementation of k-means clustering algorithm for 2D and 3D data with python)
- 2020-04-21 12:14:29下载
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俄罗斯方块强化学习实验报告
一、俄罗斯方块DQN算法实验报告1. 网络结构图1 DQN网络结构2. 超参数 GAMMA = 0.99 # decay rate of past observations 设置增强学习更新公式中的累计折扣因子 OBSERVE = 500. # timesteps to observe before training 设置观察期的迭代次数 EXPLORE = 500. # frames over which to anneal epsilon 设置探索期的观察次数 FINAL_EPSILON = 0.002 # final value of epsilon 设置ε的最终最小值 INITIAL_EPSILON = 10.0 # starting value of epsilon 设置ε的初始值 REPLAY_MEMORY = 5900 # number of previous transitions to remember 设置replay memory的容量 BATCH = 32 # size of mini batch 设置每次网络参数更新世用的样本数目 K = 1 # only select an action every Kth frame, repeat prev for others,设置几帧图像进行一次动作, # K越大让控制台输出的速度变慢,游戏画面速度变快,机器人动作的速度变越迟缓。ACTIONS = 6 # number of valid actions 游戏动作数3.实验结果训练前期的self.score分数很低150左右,EPSILON=1.0,Q_MAX= 2.061341e-02:图2 EPSILON=1.0设置超参数EPSILON=0.05在1000步迭代之后:EPSILON固定在0.04999999999999416 Q_MAX = -1.163765e-01Self.score有明显的提升,但是之后无论训练多久都没有明显提升了。图3 EPSILON=0.05设置超参数EPSILON= 0.002在1001步迭代之后:EPSILON固定在0.000004 Q_MAX = 1.728995e 02Self.score可以轻松达到200以上。图4 EPSILON=0.000004设置超参数EPSILON= 0.000001在1001步迭代之后:EPSILON固定在-0.001998997999987482 Q_MAX = 1.899879e 03Self.score可以轻松达到200以上。图5 EPSILON=-0.002 【核心代码】用DQN来玩俄罗斯方块 tetrix_DQN ├── Wrapped Game Code│ └── tetris_fun.py├── deep_q_network.py├── logs_tetris│ ├── hidden.txt│ └── readout.txt└── saved_networks ├── tetris-dqn-10000.data-00000-of-00001 ├── tetris-dqn-10000.index ├── tetris-dqn-10000.meta └── tetris-dqn-316600003 directories, 8 files
- 2020-12-01下载
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逻辑回归
说明: 逻辑回归模型训练分类器并可视化(每一行表示一个样本,每一行有三个数值,其中前两个值代表输入属性x,最后一个值代表标签y)(The classifier is trained and visualized by logistic regression model)
- 2021-03-09 14:29:28下载
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