Deng_Xian_Shemg 2023-04-06 12:03:08
说说个人对goplus的看法 基于go,这没什么好说的,不过也是很奇特的一个,py基于c,Java基于c,就你基于go。 go有运行时,和那些底层语言不一样,所以性能也不一样,基于go带来多少性能损失。 go本来就简单,复杂度不高,goplus以go为后端,为了让go更简单? 为了解放那些使用py的人,让他们使用goplus搞机器学习?你倒是多搞一些机器学习库啊! py就是一坨答辩,写不了大项目,无奈库太多了,不得不用。 我觉得有点意思的地方也就是语法类似py,执行的时候会将goplus代码转换为go,然后执行;想试试用go味道的py是什么感觉;tmd你都没语法提示恕我直言,狗都不用。
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的RL-Transformer模型,将强化学习控制器(RL)与Transformer编码器相结合,用于多变量时间序列预测。项目通过构建完整的数据预处理、模型设计、训练与验证流程,利用Transformer的自注意力机制捕捉变量间的长距离依赖关系,并引入强化学习实现模型参数的动态调整,提升预测精度与鲁棒性。模型架构包含四个核心模块:数据预处理、Transformer编码器、强化学习控制器和预测输出模块,支持并行计算与自适应优化,有效应对复杂时序数据的非线性依赖、误差积累和环境变化等挑战。文中还提供了关键模块的MATLAB代码示例,包括多头注意力、前馈网络、层归一化及策略网络实现。; 适合人群:具备一定深度学习与强化学习基础,熟悉MATLAB编程环境,从事时间序列预测、智能控制、工业数据分析等相关领域的研究人员与工程师;适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于金融、能源、交通、智能制造等领域的多变量时序预测任务;②实现模型自适应调节,提升长期预测稳定性;③探索深度强化学习与Transformer在时序建模中的融合方法; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习与强化学习工具箱进行代码复现,重点关注状态设计、奖励函数构建与模型联合训练策略,建议配合完整项目代码与GUI界面深入理解系统实现细节。

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