《以撒的结合》天使房概率模型python实现

本文介绍了《以撒的结合》游戏中的天使房出现概率模型,并通过Python代码实现了该模型。在游戏循环进行六轮的过程中,根据天使降临的条件动态调整概率。通过对游戏运行一千次的模拟,计算出平均天使降临次数。

def game():
    import random
    import math
    k = 18.125    #天使降临的初始概率
    turns = 1     #游戏轮数初始为0
    note = 0     #表示上一轮天使是否降临
    
    time = 0   #记录本次游戏天使降临次数
        
    while(turns < 6):    #循环进行6轮游戏
        a = random.randint(0,100)     #随机生成天使降临种子
        turns += 1       #每次游戏轮数+1
        if (note == 1):    #若上一轮游戏天使降临了,则这一轮概率为36.25
            k = 36.25
        else:
            k *= 2             #每次天使降临概率乘2
        if(k > 100):       
            b = random.sample(range(0

### Transformer与GAN模型结合 在探索如何将Transformer架构与生成对抗网络(GANs)相结合时,一种常见的方法是在图像生成领域应用这种组合。具体来说,可以利用Transformer作为生成器的一部分来捕捉全局依赖关系,从而提高生成样本的质量。 #### 使用Transformer增强的生成器设计 为了构建基于Transformer的生成器,通常会采用自注意力机制来替代传统的卷积操作。这种方法能够更好地处理长距离依赖并捕获复杂的模式特征[^1]。下面是一个简化版的Python代码片段展示了一个基本框架: ```python import torch from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainer class Generator(torch.nn.Module): def __init__(self, transformer_model_name='facebook/bart-base'): super(Generator, self).__init__() self.transformer = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(transformer_model_name) def forward(self, input_ids, attention_mask=None): outputs = self.transformer(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) logits = outputs.logits return logits # 初始化生成器实例 generator = Generator() ``` 这段代码展示了如何使用预训练好的序列到序列模型(如BART),并通过微调适应特定任务需求。这里选择了`AutoModelForSeq2SeqLM`类中的一个版本作为基础架构。 #### 判别器的设计思路 判别器部分则保持相对简单,主要负责区分真实数据和由上述生成器产生的假数据之间的差异。考虑到文本或时间序列等一维信号的特点,可以选择RNN、LSTM或其他形式的时间分布密集层来进行分类判断;而对于二维或多维度的数据集(比如图片),仍然推荐沿用经典的CNN结构[^2]。 ```python import torchvision.models as models import torch.nn as nn class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() resnet = models.resnet18(pretrained=True) modules = list(resnet.children())[:-1] self.feature_extractor = nn.Sequential(*modules) self.classifier = nn.Linear(resnet.fc.in_features, 1) def forward(self, images): with torch.no_grad(): features = self.feature_extractor(images).flatten(start_dim=1) validity = self.classifier(features) return validity ``` 此段实现了基于ResNet骨干网提取视觉特征,并通过全连接层预测真假标签的概率值。注意这里的冻结参数是为了防止破坏已经学到的良好表示能力。 #### 训练过程概述 整个系统的优化目标函数分为两大部分:一是最大化来自实际观测样本得分的同时最小化伪造品得分;二是鼓励生成器创造更逼真的输出以欺骗判别者。因此,在实践中往往交替更新两个组件直至收敛为止[^3]。
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