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tensorflow4:创建一个简单的强化学习游戏
Deep Q Network是DeepMind最早 2013年 提出来的 是深度强化学习方法 最开始AI什么也不会 通过给它提供游戏界面像素和分数 慢慢把它训练成游戏高手 这里首先给出一个基本的游戏例子 然后再给出强化学习方法 1 基本游戏
Tensorflow学习笔记
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强化学习
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tensorflow学习笔记(三十):tf.gradients 与 tf.stop_gradient() 与 高阶导数
gradient tensorflow中有一个计算梯度的函数tf gradients ys xs 要注意的是 xs中的x必须要与ys相关 不相关的话 会报错 代码中定义了两个变量w1 w2 但res只与w1相关 wrong import t
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Tensorflow学习笔记
tensorflow学习笔记(四)
代码学习有点吃力 学习了YOLOv1的代码 主要是训练部分的代码 对yolo的又有了进一步的理解 其文件夹下主要包含py文件为 train py yolo net py pascal voc 下面是比较详细的代码解读 但是还是有一些内容理解
Tensorflow学习
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TensorFlow学习笔记02:使用tf.data读取和保存数据文件
TensorFlow学习笔记02 使用tf data读取和保存数据文件 使用 tf data 读取和写入数据文件 读取和写入csv文件 写入csv文件 读取csv文件 读取和保存TFRecord文件 TFRecord基础API Exampl
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Tensorflow④——常用TensorFlow 学习率函数、激活函数、损失函数API及代码实现
import os os environ TF CPP MIN LOG LEVEL 2 导入所需模块 import tensorflow as tf from sklearn import datasets from matplotlib
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