Programming Talk

2019年，OpenAI Five在《Dota 2》中击败世界冠军OG战队，震惊了整个电竞界。这不仅是AI的胜利，更是多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的里程碑。当多个智能体在同一环境中交互、竞争或合作时，涌现出的复杂性远超单智能体场景。本文将深入多智能体强化学习的理论核心，用PyTorch构建协作型智能体系统，并探讨这一技术如何推动自动驾驶车队、无人机编队等前沿应用的发展。

本篇文章中，我们介绍了SARSA算法和深度Q网络（DQN）。SARSA算法是一种基于在线策略的强化学习算法，与Q - 学习算法类似，但在更新Q值时使用的是实际执行的动作。DQN算法结合了深度学习和Q - 学习的思想，使用神经网络来近似Q函数，能够处理高维、连续的状态空间。通过代码实现，我们更深入地理解了这两种算法的原理和应用。在接下来的文章中，我们将继续探索更多先进的强化学习算法，如策略梯度算法、演员 - 评论家算法等，并介绍它们在复杂实际问题中的应用。

本文通过一个完整的实战案例，展示了如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率。我们详细介绍了数据准备、模型定义、训练和可视化的步骤，并提供了可运行的代码。希望本文能为读者在实际项目中应用图像超分辨率技术提供实用的指导和启发。

本文通过一个完整的实战案例，展示了如何使用RNN和GPT生成文本。我们详细介绍了数据准备、模型定义、训练和生成的步骤，并提供了可运行的代码。希望本文能为读者在实际项目中应用文本生成技术提供实用的指导和启发。

在前两篇文章中，我们介绍了DeepSeek框架的基础应用以及如何创建自定义层来构建复杂的深度学习模型。然而，构建模型仅仅是深度学习项目的一部分，模型的性能往往需要通过细致的调优来达到最佳状态。本文将深入探讨DeepSeek中的模型调优技术，包括超参数优化、正则化方法以及如何利用回调函数来监控和调整训练过程。超参数是模型训练前需要设置的参数，它们不是通过训练数据学习得到的，而是由研究人员根据经验或通过实验来设定的。常见的超参数包括学习率、批量大小、网络层数、每层的神经元数量等。超参数的选择对模型的性能有着至关

深度学习模型的强大之处在于其灵活性，而自定义层是这种灵活性的重要体现。通过自定义层，我们可以实现一些标准层无法直接提供的功能，例如特定的初始化方法、特殊的激活函数或者复杂的连接模式。DeepSeek提供了简单易用的接口，使得用户可以轻松地定义自己的层。在DeepSeek中，所有的层都继承自Layer基类。要创建自定义层，我们需要定义一个继承自Layer的新类，并实现__init__和call方法。__init__方法用于初始化层的参数，而call方法定义了层的前向传播逻辑。

首先，我们需要定义VAE的编码器和解码器。# 定义编码器# 定义解码器# 定义采样层# 定义VAE模型# 定义VAE损失函数# 编译VAE模型在这个示例中，我们定义了一个包含编码器、解码器和采样层的VAE模型，并使用自定义的VAE损失函数进行训练。首先，我们需要定义生成器和判别器。# 定义生成器])# 定义判别器])# 初始化生成器和判别器# 编译判别器# 冻结判别器的权重# 定义GAN模型# 编译GAN模型。