class Mlp(nn.Module): """ Multilayer perceptron.""" def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x def window_partition(x, window_size): """ Args: x: (B, D, H, W, C) window_size (tuple[int]): window size Returns: windows: (B*num_windows, window_size*window_size, C) """ B, D, H, W, C = x.shape x = x.view(B, D // window_size[0], window_size[0], H // window_size[1], window_size[1], W // window_size[2], window_size[2], C) windows = x.permute(0, 1, 3, 5, 2, 4, 6, 7).contiguous().view(-1, reduce(mul, window_size), C) return windows def window_reverse(windows, window_size, B, D, H, W): """ Args: windows: (B*num_windows, window_size, window_size, C) window_size (tuple[int]): Window size H (int): Height of image W (int): Width of image Returns: x: (B, D, H, W, C) """ x = windows.view(B, D // window_size[0], H // window_size[1], W // window_size[2], window_size[0], window_size[1], window_size[2], -1) x = x.permute(0, 1, 4, 2, 5, 3, 6, 7).contiguous().view(B, D, H, W, -1) return x def get_window_size(x_size, window_size, shift_size=None): use_window_size = list(window_size) if shift_size is not None: use_shift_size = list(shift_size) for i in range(len(x_size)): if x_size[i] <= window_size[i]: use_window_size[i] = x_size[i] if shift_size is not None: use_shift_size[i] = 0 if shift_size is None: return tuple(use_window_size) else: return tuple(use_window_size), tuple(use_shift_size)

时间: 2023-05-21 20:02:16 浏览: 206
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multi layer perceptron(MLP)

star5星 · 资源好评率100%
这是一个关于 PyTorch 的代码，其中包含了一个 MLP 模型和一些用于窗口分割和反转的函数。其中 MLP 模型包含了一个线性层和一个激活函数，以及一个 dropout 层。窗口分割和反转的函数用于将输入张量分割成多个窗口，并将这些窗口重新组合成一个张量。这些函数可以用于实现一些图像处理任务，例如局部感知机制。
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**多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）** 多层感知器是一种人工神经网络，它在处理复杂的非线性问题时表现出了强大的能力。这个“MLP.rar_MLP_mlp xor_perceptron”文件很可能是关于使用多层感知器解决XOR...

class Mlp(nn.Module): """ Multilayer perceptron.""" def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden

hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.drop = nn.Dropout(drop) self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) def forward...

class Mlp(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop)是什么意思

- def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):：定义了类的初始化函数，用于初始化模型的参数。 - super().__init__()：调用父类（nn.Module）...

class Mlp(nn.Module): def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop(x) x = self.fc2(x) x = self.drop(x) return x

- def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):：定义了 Mlp 类的构造函数，其中 in_features 表示输入特征的大小，hidden_features 表示隐藏层...

class Mlp(nn.Module): """ MLP as used in Vision Transformer, MLP-Mixer and related networks """ def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features hidden_features = hidden_features or in_features self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) self.act = act_layer() self.drop1 = nn.Dropout(drop) self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) self.drop2 = nn.Dropout(drop) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.act(x) x = self.drop1(x) x = self.fc2(x) x = self.drop2(x) return x

这是一个关于 MLP 的 PyTorch 模型的定义，用于 Vision Transformer、MLP-Mixer 等相关网络。它包括输入特征、隐藏特征、输出特征、激活函数、Dropout 等。在 forward 函数中，输入 x 经过两个全连接层和 Dropout 后...

class SAdapter2(nn.Module): def __init__(self, D_features, mlp_ratio=0.25, act_layer=nn.GELU): super().__init__() D_hidden_features = int(D_features * mlp_ratio) self.D_fc1 = nn.Linear(D_features, D_hidden_features) self.D_fc2 = nn.Linear(D_hidden_features, D_features) self.act = act_layer() def forward(self, x): xs = self.D_fc1(x) xs = self.act(xs) xs = self.D_fc2(xs) x = x + xs return x

这段代码定义了一个叫做 SAdapter2 的神经网络模块，它是 nn.Module 的子类，因此可以方便地和其它模块组合。该模块的输入是一个大小为 D_features 的张量 x，输出也是一个大小为 D_features 的张量 x，但是经过了...

import torch from torch import nn class MLP(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.mlp = nn.Sequential(*[ nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class) ]) def forward(self, x): return self.mlp(x)

其输入特征维度为 input_dim，输出类别数为 num_class，隐藏层维度为 hidden_dim。其中，nn.Linear 表示全连接层，nn.ReLU 表示激活函数 ReLU。forward() 方法定义了模型的前向传播过程，即输入特征经过多个全连接层...

class T_Adapter(nn.Module): def __init__(self, D_features, mlp_ratio=0.25, act_layer=nn.GELU): super().__init__() D_hidden_features = int(D_features * mlp_ratio) self.D_fc1 = nn.Linear(D_features, D_hidden_features) self.D_fc2 = nn.Linear(D_hidden_features, D_features) self.act = act_layer() def forward(self, x): xs = self.D_fc1(x) xs = self.act(xs) xs = self.D_fc2(xs) x = xs # x = rearrange(x, 'B N T D -> (B T) N D') return x

T_Adapter由两个完全连接的层组成：D_fc1和D_fc2层，其输入和输出维度为D_features和D_hidden_features，和D_features和D_features，分别。这两层之间使用激活函数act_layer()进行非线性变换。整个模块的目的是对...

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。这些分类器都是...

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的...

# 自定义 MLP 块 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(10, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 10) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = torch.relu(x) x = self.fc2(x) return x

这段代码定义了一个自定义的 MLP 模型，该模型包含两个全连接层（线性层）和一个 ReLU（修正线性单元）激活函数。该模型的输入大小为 10，输出大小为 10。在前向传播时，输入张量 x 经过第一个全连接层，然后通过 ...

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features

如果选择'mlp'，则使用一个多层感知机（MLP）将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。最后，在forward方法中，将输入数据x通过backbone和contrastive_head进行前向传播，得到特征向量，并对特征向量进行...

class ContrastiveModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128): super(ContrastiveModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.contrastive_head(self.backbone(x)) features = F.normalize(features, dim = 1) return features class ClusteringModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, nclusters, nheads=1): super(ClusteringModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) def forward(self, x, forward_pass='default'): if forward_pass == 'default': features = self.backbone(x) out = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'backbone': out = self.backbone(x) elif forward_pass == 'head': out = [cluster_head(x) for cluster_head in self.cluster_head] elif forward_pass == 'return_all': features = self.backbone(x) out = {'features': features, 'output': [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head]} else: raise ValueError('Invalid forward pass {}'.format(forward_pass)) return out，这是什么模型啊

它接收一个 backbone 模型作为输入，该 backbone 模型提取输入图像的特征，然后通过一个 MLP 或 Linear 层将特征映射到一个固定维度的向量。最后，它对向量进行 L2 归一化，以获得最终的特征表示。该模型的作用是...

class End2EndModel(nn.Module): def __init__(self, backbone, head='mlp', features_dim=128, nheads=1, nclusters=10): super(End2EndModel, self).__init__() self.backbone = backbone['backbone'] self.backbone_dim = backbone['dim'] self.head = head self.nheads = nheads assert(isinstance(self.nheads, int)) assert(self.nheads > 0) self.cluster_head = nn.ModuleList([nn.Linear(self.backbone_dim, nclusters) for _ in range(self.nheads)]) if head == 'linear': self.contrastive_head = nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim) elif head == 'mlp': self.contrastive_head = nn.Sequential( nn.Linear(self.backbone_dim, self.backbone_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.backbone_dim, features_dim)) else: raise ValueError('Invalid head {}'.format(head)) def forward(self, x): features = self.backbone(x) contrastive_features = self.contrastive_head(features) contrastive_features = F.normalize(contrastive_features, dim = -1) cluster_outs = [cluster_head(features) for cluster_head in self.cluster_head] return contrastive_features, cluster_outs

如果选择'mlp'，则使用一个多层感知机（MLP）将backbone的输出映射到features_dim维度的特征向量。 在初始化方法中，根据nheads参数创建了一个包含nheads个线性层的ModuleList，每个线性层将backbone的输出映射到...

class Block(nn.Module): # 构建注意力Block模块 def __init__(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, drop=0., attn_drop=0., drop_path=0., act_layer=GELU, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.norm1 = norm_layer(dim) self.attn = Attention(dim, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias, attn_drop=attn_drop, proj_drop=drop) self.norm2 = norm_layer(dim) self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() def forward(self, x): x = x + self.drop_path(self.attn(self.norm1(x))) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x

该模块包含了一个自注意力机制（self-attention）和一个多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。其中，dim 表示输入张量的维度，num_heads 表示自注意力机制中头的数量，mlp_ratio 表示 MLP 中隐藏层特征数与...

请问如何使模型中的测试集loss收敛：class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(178, 100) self.relu = torch.nn.ReLU() self.fc2 = torch.nn.Linear(100, 50) self.fc3 = torch.nn.Linear(50, 5) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=0.1) # dropout训练 def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) out = self.relu(out) out = self.fc3(out) out = self.dropout(out) return out

要使模型中的测试集loss收敛，可以尝试以下措施： 1. 调整学习率：如果学习率太高，可能会导致模型收敛困难；如果学习率太低，可能会导致收敛速度过慢。可以逐步调整学习率，观察测试集loss的变化，选择一个合适的...

class OutLayer(nn.Module): def __init__(self, in_num, node_num, layer_num, inter_num = 512): super(OutLayer, self).__init__() modules = [] for i in range(layer_num): # last layer, output shape:1 if i == layer_num-1: modules.append(nn.Linear( in_num if layer_num == 1 else inter_num, 1)) else: layer_in_num = in_num if i == 0 else inter_num modules.append(nn.Linear( layer_in_num, inter_num )) modules.append(nn.BatchNorm1d(inter_num)) modules.append(nn.ReLU()) self.mlp = nn.ModuleList(modules) def forward(self, x): out = x for mod in self.mlp: if isinstance(mod, nn.BatchNorm1d): out = out.permute(0,2,1) out = mod(out) out = out.permute(0,2,1) else: out = mod(out) return out

这段代码定义了一个名为OutLayer的类，继承自nn.Module。它有四个参数：in_num表示输入的特征数，node_num表示输出的节点数，layer_num表示层数，inter_num表示中间层的节点数，默认为512。在初始化函数中，它创建了...

class Transformer(nn.Module): def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout = 0.): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList([]) for _ in range(depth): self.layers.append(nn.ModuleList([ PreNorm(dim, Attention(dim, heads = heads, dim_head = dim_head, dropout = dropout)), PreNorm(dim, FeedForward(dim, mlp_dim, dropout = dropout)) ])) def forward(self, x): for attn, ff in self.layers: x = attn(x) + x x = ff(x) + x return x 每句语句什莫意思

Transformer 是一种神经网络模型，用于处理自然语言处理任务，它的架构可以提供有效的语言表示。它的核心是一系列的注意力机制，它们可以捕捉不同输入之间的关联，并使用多头注意力和前馈网络来更新输入的表示。

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资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架，遵循MVC（模型-视图-控制器）设计模式。本项目完成于2014年11月18日，标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台，它遵循最佳实践，提供了一套完整的工具和组件，用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性，成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API（ Representational State Transfer的缩写，即表现层状态转换）是一种软件架构风格，用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示，符合HTTP协议的方法（GET, POST, PUT, DELETE等），并且能够被多种客户端所使用，包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中，icare-server作为一个问答系统，它可能具备以下功能： 1. 用户认证和授权：系统可能支持通过OAuth、JWT（JSON Web Tokens）或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理：用户可以提交问题，其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理，比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理：用户可以对问题进行回答，回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索：问题和答案可能按类别进行组织，并提供搜索功能，以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口：系统提供RESTful API，便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互，实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持，例如： - 路由（Routing）：Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式，并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象：处理HTTP请求和响应流，为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件：可以用来验证传入请求的数据，并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试：Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试，确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说，icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势，快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档，开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API，并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时，该项目作为一个开源项目，其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年，使用的技术栈可能不是最新的，因此在考虑实际应用时，开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如，PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施，而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁，因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表

![R语言与GoogleVIS包：打造数据可视化高级图表](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20230216160916/Screenshot-2023-02-16-160901.jpg) # 1. R语言与GoogleVIS包概述 ## 1.1 R语言简介 R语言作为一款免费且功能强大的统计分析工具，已经成为数据科学领域中的主要语言之一。它不仅能够实现各种复杂的数据分析操作，同时，R语言的社区支持与开源特性，让它在快速迭代和自定义需求方面表现突出。 ## 1.2 GoogleVIS包的介绍 GoogleVIS包是R语言