Javascript类型推断(3) - 算法模型解析
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构建训练模型
上一节我们介绍了生成训练集,测试集,验证集的方法,以及生成词表的方法。
这5个文件构成了训练的基本素材:
files = { 'train': { 'file': 'data/train.ctf', 'location': 0 }, 'valid': { 'file': 'data/valid.ctf', 'location': 0 }, 'test': { 'file': 'data/test.ctf', 'location': 0 }, 'source': { 'file': 'data/source_wl', 'location': 1 }, 'target': { 'file': 'data/target_wl', 'loc
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强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建
强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建 欲练强化学习神功,首先得找一个可以操练的场地。两大巨头OpenAI和Google DeepMind都不约而同的以游戏做为平台,比如OpenAI的长处是DOTA2,而DeepMind是AlphaGo下围棋。 下面我们就从OpenAI为我们提供的gym为入口,开始强化学习之旅。 OpenAI gym平台安装 安装方法很简单,gym是python的一个包,通过pip安装即可。例: pip3 install gym --user 源代码的下载地址在:https://github.com/openai/gym gym平台的目的就是提供一个供强化学习进行比较和交流的标准化平台。 第一个gym游戏:cart pole cart pole是一个最简单的小游戏模型,它是一个一维的小车上竖起一根棍子,然后通过调整左右来保证棍
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