深度学习初学-mnist手写数字识别实战

做物联网涉及到实际使用环境语音识别准确率的测试，大量的语料如果是人来朗读的话太费功夫，编一个自动测试程序即可无人通宵测试，大大提高了效率；朗读上可以通过调用powershell来朗文档中的语料，通然后过串口抓取设备设备对语料响应的数据进行分析把识别结果写入到文档当中; 需要安装serial（串口支持模块）和openxl（Exel文档支持模块）;编译调试完成打包为.exe文件，可在没有配置python环境的电脑上运行； 使用到python多线程（通过Queue线程间通信），还有文档读写操作；很有参考价值，

【实例简介】

一、俄罗斯方块DQN算法实验报告1. 网络结构图1 DQN网络结构2. 超参数 GAMMA = 0.99  # decay rate of past observations 设置增强学习更新公式中的累计折扣因子 OBSERVE = 500.  # timesteps to observe before training 设置观察期的迭代次数 EXPLORE = 500.  # frames over which to anneal epsilon 设置探索期的观察次数 FINAL_EPSILON = 0.002  # final value of epsilon 设置ε的最终最小值 INITIAL_EPSILON = 10.0  # starting value of epsilon 设置ε的初始值 REPLAY_MEMORY = 5900  # number of previous transitions to remember 设置replay memory的容量 BATCH = 32  # size of mini batch 设置每次网络参数更新世用的样本数目 K = 1  # only select an action every Kth frame, repeat prev for others，设置几帧图像进行一次动作， # K越大让控制台输出的速度变慢，游戏画面速度变快，机器人动作的速度变越迟缓。ACTIONS = 6  # number of valid actions 游戏动作数3.实验结果训练前期的self.score分数很低150左右，EPSILON=1.0，Q_MAX= 2.061341e-02：图2 EPSILON=1.0设置超参数EPSILON=0.05在1000步迭代之后：EPSILON固定在0.04999999999999416  Q_MAX = -1.163765e-01Self.score有明显的提升，但是之后无论训练多久都没有明显提升了。图3 EPSILON=0.05设置超参数EPSILON= 0.002在1001步迭代之后：EPSILON固定在0.000004 Q_MAX = 1.728995e 02Self.score可以轻松达到200以上。图4 EPSILON=0.000004设置超参数EPSILON= 0.000001在1001步迭代之后：EPSILON固定在-0.001998997999987482  Q_MAX = 1.899879e 03Self.score可以轻松达到200以上。图5 EPSILON=-0.002 【核心代码】用DQN来玩俄罗斯方块 tetrix_DQN ├── Wrapped Game Code│   └── tetris_fun.py├── deep_q_network.py├── logs_tetris│   ├── hidden.txt│   └── readout.txt└── saved_networks    ├── tetris-dqn-10000.data-00000-of-00001    ├── tetris-dqn-10000.index    ├── tetris-dqn-10000.meta    └── tetris-dqn-316600003 directories, 8 files

【实例简介】 用到pygame模块编的植物大战僵尸

贝叶斯-新闻分类（.ipynb）

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从图像数据集读取图片并拼接成大图

【实例简介】编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB.py 编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB，输出一个字典，要求用LA中的元素作为键，用LB中的元素作为值，并且最终字典中的元素数量取决于LA和LB中元素较少的列表的数量;