02 2025 档案
摘要：是的，您理解得很正确。以下是对您当前情况的总结： 分支总结 本地分支： main：在您的本地和远程仓库中，main 是主要的分支，通常用于生产代码或稳定版本。 master：在您的本地仓库中，master 是另一个分支，可能用于开发或特性实现。它可以被视为副线。 远程分支： main：在 GitHu
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摘要：masked multi head attention 是指什么这里的mask 在 Masked Multi-Head Attention 中的 mask，通常指的是一种用于遮挡部分信息的机制，目的是控制哪些信息可以被模型在计算时“看到”或“访问”。在多头自注意力（Multi-Head Attent
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摘要：所以时间步和mini-batch的关系是什么。是不是可以这样设置，128个时间步更新模型一次，将所有的经验（状态，动作，奖励）对存储起来，然后，按mini-batch的size划分为k。将模型更新k次？ 是的，您可以这样理解和设置。简单来说，时间步和mini-batch之间的关系可以通过以下方式来组
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摘要：Autoencoder（自编码器） 和 VAE（变分自编码器） 都是无监督学习模型，主要用于数据的降维、特征提取和生成任务。它们的目标都是将输入数据压缩成一个潜在空间表示（即编码），然后再从这个表示重建出原始数据。尽管它们的结构和目标类似，但它们的工作原理和应用有所不同。 1. Autoencode
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摘要：所以，就是说有48步，每一步去噪生成一个轨迹点？然后具体的去噪过程就是，我输入特征信息，辅助预测噪声，然后将当前的值减去噪声，是这样子么？ 是的，你理解得很准确！下面我将更详细地解释一下 去噪过程，特别是在每一步如何生成一个轨迹点，以及如何将当前值减去噪声。 去噪过程的详细解释： 从噪声开始： 你开
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