HIERARCHICAL

DRL前沿之：Hierarchical Deep Reinforcement Learning

1前言如果大家已经对DQN有所了解，那么大家就会知道，DeepMind测试的40多款游戏中，有那么几款游戏无论怎么训练，结果都是0的游戏，也就是DQN完全无效的游戏，有什么游戏呢？比如上图这款游戏，叫做Montezuma’sRevenge。这种游戏类似超级玛丽，难在哪里呢？需要高级的策略。比如图中要拿到钥匙，然后去开门。这对我们而言是通过先验知识得到的。但是很难想象计算机如何仅仅通过图像感知这些内
songrotek·2020-08-26 23:08

Hierarchical Deep Reinforcement Learning: Integrating Temporal Abstraction and Intrinsic Motivation

ResearchTopicLearninggoal-directedbehaviorinenvironmentswithsparsefeedbackisamajorchallengeforreinforcementlearningalgorithms.这里有两个名词需要注意：goal-directedbehavior,sparsefeedback这篇文章提出了一种hierarchical-DQN
Vic_Hao·2020-08-25 01:29

【DeepLearning】论文笔记《Learning Hierarchical Features for Scene Labeling》

FarabetC,CouprieC,NajmanL,etal.[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2013,35(8):1915-1929.研究对象：sceneparsing主要内容：设计实现了一个针对单个像素分类的效果更好的sceneparsingsystem，它包括了能够较好提取数据集特征的【amulti-scal
Isio·2020-08-25 01:19

Learning Hierarchical Features for Scene Labeling

基本情况这是PAMI2013的一篇文章，作者是LeCun等人，所属领域是ImageSegmentation.Abstract本文提出了一种多尺度CNN，并且结合超像素的最佳覆盖，实现语义分割。在SiftFlow（33类）和BarcelonaDataSet（170类）打破记录，在StanfordBackgroundDataset（8类）接近记录。产生320×240图像标签不到一秒钟。两个问题在场景解
明天去哪·2020-08-25 01:46

Data-Efficient Hierarchical Reinforcement Learning

Data-EfficientHierarchicalReinforcementLearning文章来自GoogleBrain，提出了一种将off-policy算法应用在HRL框架上的方法—HIRO(HIerarchicalReinforcementlearningwithOff-policycorrection)。由于off-policy的引入，使得数据可以重复利用，所以叫“data-effici
HoJ Ray·2020-08-25 01:12

《HARP-Hierarchical Representation Learning for Networks》论文解读

《HARP-HierarchicalRepresentationLearningforNetworks》论文解读1.论文思路：本论文遵循的是一个元策略提身网络嵌入的效果。想法是找到一个更小的图能够近似化原始图的全局结构，然后对这个简化的图进行初始化向量表示，以便更好的叠加到原始图的表示。然后基于这个想法提出：将图分解为一系列层次，然后将图的一系列层次结构从最初的层次结构嵌入表示一步步叠加到原始的层
大笨熊。。。·2020-08-25 00:18

Oracle层级查询语句（hierarchical query）connect by 用法详解

OracleConnectByPrior用法摘要：1、connectby中的条件就表示了父子之间的连接关系，比如connectbyid=priorpid。2、prior，表示在一表上，prior所在列pid的某一值A的记录行的父亲是列id上值等于列pid上值A的记录行。3、LEVEL伪列表示树的深度（或叫高度）。oracle中的select语句可以用STARTWITH...CONNECTBYPRI
haiross·2020-08-25 00:01

深度学习（四十二）——深度强化学习（5）PPO, IMPALA, Hierarchical RL, OpenAI

PPO（ProximalPolicyOptimization）PPO是2017年由OpenAI提出的一种基于随机策略的DRL算法，也是当前OpenAI的默认算法。PPO是一种Actor-Critic算法。它的主要改进在它的Actor部分。我们知道，PolicyGradient算法的训练过程中，始终存在着newPolicy和oldPolicy这样一对矛盾。一方面，我们需要newPolicy和oldP
antkillerfarm·2020-08-25 00:19

强化学习 最前沿之Hierarchical reinforcement learning（一）

强化学习-最前沿系列深度强化学习作为当前发展最快的方向，可以说是百家争鸣的时代。针对特定问题，针对特定环境的文章也层出不穷。对于这么多的文章和方向，如果能撇一隅，往往也能够带来较多的启发。本系列文章，主要是针对当前较新的深度强化学习算法和Trick，浅析其思路和方法，可以帮助你找出新的思路。希望对大家有多帮助。另外，我会将所有的文章及所做的一些简单项目，放在我的个人网页上。此系列传送门水平有限，可
zachary2wave·2020-08-25 00:04

风格迁移学习笔记(1):Multimodal Transfer: A Hierarchical Deep Convolutional Neural Network for Fast

以下将分为3个部分介绍:效果解決的問題Howtosolveit？1.效果:先来看一下效果2.解决的问题:通用框架下进行styletransfer时候的笔触差异原始的方法永远会和style差距较大解决不同size下的笔触问题,如下图如果只用256的size去训练较coarse的笔触或者用1024的size去训练较fine的笔触因此单独训练学出来的结果的笔触会和原图有较大的出入。3.How?Easyw
Alanyannick·2020-08-24 20:21

get_pins

TclPackageandVersionBelongsto::quartus::sdc1.5Syntaxget_pins[-h|-help][-long_help][-compatibility_mode][-hierarchical
weixin_30547797·2020-08-24 10:58

CVPR2019|Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation

语义图像分割的分层神经体系结构搜索https://arxiv.org/abs/1901.02985https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab（官方）https://github.com/MenghaoGuo/AutoDeeplab（非官方）论文翻译Abstract近年来,神经体系结构搜索(NAS)在大规模图像分
Woooooooooooooo·2020-08-24 06:22

Python-层次聚类-Hierarchical clustering

层次聚类关键方法#coding:UTF-8#Hierarchicalclustering层次聚类fromE_distanceimportEuclidean_distancefromyeziimportyeziclassbicluster:def__init__(self,vec,left=None,right=None,distance=0.0,id=None):self.left=leftsel
weixin_34185364·2020-08-22 04:40

【机器学习】【层次聚类算法-2】层次聚类算法（Hierarchical Clustering Alg）的Python实现

别看层次聚类算法简单，但是实现起来在数据结构方面还需要思考一番，不是那么轻而易举的确定数据结构，实现过的人应该知道的。python代码是自己实现，执行结果和数学计算结果完全一致，可以放心read-code完全人肉出品，代码详见如下：1.层次聚类算法的计算过程原理详见以前文章：https://blog.csdn.net/u012421852/article/details/805311842.Cod
CV_ML_DP·2020-08-22 03:31

数据挖掘——层次聚类（Hierarchical clustering）学习及python实现

文章目录一、前言二、自底向上的层次算法三、python实现层次聚类四、使用Sklearn中的层次聚类五、使用Scipy库中的层次聚类(1).linkage(y,method=’single’,metric=’euclidean’)(2).fcluster(Z,t,criterion=’inconsistent’,depth=2,R=None,monocrit=None)六、层次聚类的优缺点参考资料
潘多拉星系·2020-08-22 02:09

聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类

假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；4、重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二步上设置一个阈值，当最近的两个类的
foochane·2020-08-22 00:19

Approaches to Hierarchical Facets in Solr 处理Solr中分层的Facets

Thisdocumentcontainsvarioussuggestionsandsolutionsfordealingwith"HierarchicalFacets"-aconceptwhichcanmeandiffernetthingstodiffernetpeopledependingontheirdata.本文档包含处理"HierarchicalFacets"的各种建议和解决方案-根据数据
paulguozy·2020-08-21 15:06

PCI总线体系结构概述

PCI总线体系结构是一种层次式的（Hierarchical）体系结构。在这种层次式体系结构中，PCI桥设备占据着重要的地位，它将父总线与子总线连接在一起，从而使整个系统看起来像一颗倒置的树型结构。
z_linux·2020-08-19 06:30

Hierarchical Clustering层次聚类方法实现

简单介绍：假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：1.（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2.寻找各个类之间最近的两个类，将他们归为一类（类总数减少一个）3.重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；4.重复2和3直到所有的样本点都归为一类，结束。创建了一个树形结构，这样的话，给定一个阈值，便于分割。判断两个类之间的相似度的不同方法：1.
美麗突然發生·2020-08-18 16:30

分级聚类——Hierarchical cluster算法

分级聚类——Hierarchicalcluster算法本篇文章是我在学习《集体智慧编程》这本书时，学习了一下cluster分级聚类算法，然后加入一点自己的理解，代码基于python3，与python2有一点不同。分级聚类Hierarchicalcluster算法引言聚类过程聚类实例1读取文件2紧密度皮尔逊相关系数3建立聚类4聚类5绘制树状图参考文献引言分级聚类通过连续不断地将最为相似的群组两两合并
sysu_xiamengyou·2020-08-18 16:47

漫谈 Clustering (5): Hierarchical Clustering

系列不小心又拖了好久，其实正儿八经的blog也好久没有写了，因为比较忙嘛，不过觉得HierarchicalClustering这个话题我能说的东西应该不多，所以还是先写了吧（我准备这次一个公式都不贴）。HierarchicalClustering正如它字面上的意思那样，是层次化的聚类，得出来的结构是一棵树，如右图所示。在前面我们介绍过不少聚类方法，但是都是“平坦”型的聚类，然而他们还有一个更大的共
smoothylx·2020-08-18 16:49

机器学习之层次聚类（hierarchical clustering）

层次聚类是一组嵌套的聚类，它们被组织为树。生成层次聚类有两种基本方法：凝聚分裂在凝聚层次聚类中，我们从点作为单个聚类开始。在每一步，我们合并最近的一对集群。这需要定义群集邻近度的概念。在分裂的层次聚类中，我们从一个包罗万象的集群开始。在每一步，我们拆分一个集群。这个过程一直持续到只剩下单个单个点的集群。在这种情况下，我们需要做出决定在每个步骤拆分哪个集群怎么做分裂。层次聚类通常使用树状图，以图形方
Cherish0719·2020-08-18 16:27

聚类算法：Hierarchical Clustering层次聚类

1.层次聚类1.1层次聚类的原理及分类1）层次法（Hierarchicalmethods）：先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层次分
满腹的小不甘·2020-08-18 16:37

机器学习-Hierarchical clustering 层次聚类算法

学习彭亮《深度学习基础介绍：机器学习》课程假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二步上设置
YEN_csdn·2020-08-18 14:17

层次聚类（Hierarchical Clustering）

1、层次聚类算法概述层次聚类算法通过将数据组织成若干组并形成一个相应的树状图来进行聚类,它又可以分为两类,即自底向上的聚合层次聚类和自顶向下的分解层次聚类。聚合聚类的策略是先将每个对象各自作为一个原子聚类,然后对这些原子聚类逐层进行聚合,直至满足一定的终止条件;后者则与前者相反,它先将所有的对象都看成一个聚类,然后将其不断分解直至满足终止条件。对于聚合聚类算法来讲,根据度量两个子类的相似度时所依据
RLilyX·2020-08-18 13:35

8.3 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类

假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；4、重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二步上设置一个阈值，当最近的两个类的
liang_biao·2020-08-18 13:22

8.4 聚类(Clustering) hierarchical clustering 层次聚类应用

python实现：fromnumpyimport*classcluster_node:def__init__(self,vec,left=None,right=None,distance=0.0,id=None):self.left=leftself.right=rightself.vec=vecself.id=idself.distance=distancedefL2dist(v1,v2):re
liang_biao·2020-08-18 13:50

8.4 层次聚类（Hierarchical Clustering）应用

层次聚类算法实现：fromnumpyimport*"""Codeforhierarchicalclustering,modifiedfromProgrammingCollectiveIntelligencebyTobySegaran(O'ReillyMedia2007,page33)."""classcluster_node:def__init__(self,vec,left=None,right
一直特立独行的猫1994·2020-08-18 13:47

Kubernetes 的层级命名空间介绍

原文链接：https://fuckcloudnative.io/posts/introducing-hierarchical-namespaces/在单个Kubernetes集群上安全托管大量用户一直是一个老大难问题
云原生实验室·2020-08-18 11:00

Kubernetes 的层级命名空间介绍

原文链接：https://fuckcloudnative.io/posts/introducing-hierarchical-namespaces/在单个Kubernetes集群上安全托管大量用户一直是一个老大难问题
米开朗基杨·2020-08-18 11:00

wordPress中获取对应分类信息

函数用法$args参数及默认值：'post','child_of'=>0,'parent'=>'','orderby'=>'name','order'=>'ASC','hide_empty'=>1,'hierarchical
忧伤蛋蛋·2020-08-18 07:46

【点云识别】Adaptive Hierarchical Down-Sampling for Point Cloud Classification(CVPR 2020)

AdaptiveHierarchicalDown-SamplingforPointCloudClassification本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云分类降采样的文章。论文没有开源代码1.问题FPS的时间复杂度太高，类似Samplenet的方法会产生新的点，随机采样无法保证重要的点被保留下来。所以本文提出了一种不产生新的点的采样方法。2.思想整体思想非常简单，借鉴pointnet中最后的
orientliu96·2020-08-17 20:54

一个Hierarchical Attention神经网络的实现

我把相关代码放到这里了：https://github.com/triplemeng/hierarchical-attention-model综述今天，基本上所有的NLP方面的应用，如果想取得st
triplemeng·2020-08-17 15:39

《Hierarchical Recurrent Attention Network for Response Generation》阅读笔记（层次注意力）

研究背景当前工作没有注意到词与话语具有不同的重要性研究对象多轮对话研究例子模型建立词级与话语级的注意力，注意箭头方向，生成时既利用了词级有利用了话语级的attetion，话语级是单向的编码原因是越近的对话历史越重要，详细参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/61101200实验数据处理分词，删除回复在整个语料库中出现次数超过50次的对话，删除少于3轮或者有句子超过50个词的
greenhand2014·2020-08-17 13:41

A Hierarchical Neural Autoencoder for Paragraphs and Documents

这是ACL2015的一片关于自然语言生成的文章，paper链接https://arxiv.org/abs/1506.01057，一作是李纪为大神（据说是stanfordCS方向第一个3年毕业的PHD），现在是香侬科技的创始人，作者homepagehttp://stanford.edu/~jiweil/index.html，code在github上面已经released出来了https://gith
fuxin607·2020-08-17 12:34

Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder

HierarchicalRecurrentEncoder-DecoderBuildingEnd-to-EndDialogueSystemsUsingGenerativeHierarchicalNeuralNetworkModelsIntroductionseq2seq的典型方法，用前N-1句话生成第N句话。假如说现在A,B对话内容是：a1,b1,a2,b2a1,b1,a2,b2,其中每个都表示一句
angus_monroe·2020-08-17 12:49

Implementation of Hierarchical Attention Networks for Document Classification的讲解与Tensorflow实现

放完暑假回到实验室，tensorflow的代码已经忘得都差不多了。因此急需要对以前的代码进行复习，并且对未来一段时间的方向进行安排。在github上有一篇使用了最近几年深度学习常用模型，来做文本分类的例子。是作者brightmart参加知乎“看山杯”数据竞赛的各种模型的baseline的代码，因此拿来做以后这段时间学习的规划。下面是这个开源项目所用模型：专栏里实现过使用char-CNN和char-
北邮张博·2020-08-17 11:14

官网实例详解4.26（mnist_hierarchical_rnn.py）-keras学习笔记四

使用层次循环神经网络（HNNN）对MNIST数字（集合）进行分类实例Keras实例目录代码注释"""ExampleofusingHierarchicalRNN(HRNN)toclassifyMNISTdigits.使用层次循环神经网络（HNNN）对MNIST数字进行分类实例HRNNscanlearnacrossmultiplelevelsoftemporalhierarchyoveracomple
wyx100·2020-08-17 11:42

计算机图形学：光线追踪加速

RayTracingAcceleration1.Hierarchical(层次性)BoundingVolumes(包围盒)1.1Axis-AlignedBoundingBoxCreation(AABB)
zhanghuanzj·2020-08-16 10:57

scikit-learn之聚类算法之Hierarchical clustering(层次聚类)

算法流程层次聚类分为分裂法和凝聚法，分裂法由上向下把大的类别（cluster）分割，凝聚法由下向上对小的类别进行聚合，但是一般用的比较多的是由下向上的凝聚法。下面只介绍凝聚法，分裂法和凝聚法类似：1、将样本集中的所有的样本点都当做一个独立的类簇；2、计算两两类簇之间的距离（对应下面的linkage和affinity参数），找到距离最小的两个类簇c1和c2；3、合并类簇c1和c2为一个类簇；重复2、
涛涛不绝蕾蕾于冬·2020-08-16 10:35

Hierarchical Question-Image Co-Attention

主要做了四个方面的改进：1、为VQA提出了一个co-attentionmechanism，能够联合问题主导的visualattention和图片主导的questionattention。用两种策略实现这个mechanism，分别为parallelco-attention和alternatingco-attention。2、提出了一个层架构来representquestion。并且最终通过3个不同的
咕噜咕噜酱紫·2020-08-16 01:46

ZOJ 3826 Hierarchical Notation(2014 牡丹江 H，字符串模拟)

http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=5380HierarchicalNotationTimeLimit:2SecondsMemoryLimit:131072KBInMarjarUniversity,studentsinCollegeofComputerSciencewilllearnEON(EdwardObjectN
fcbruce·2020-08-15 11:47

C++ hierarchical_mutex 层次锁

classhierarchical_mutex{private:std::mutexinternal_mutex;unsignedlongconsthierarchy_value;unsignedlongprevious_hierarchy_value;//thread_localstaticthread_localunsignedlongthis_thread_hierarchy_value;v
WanJunCoder·2020-08-11 14:13

几种物流仿真软件的比较

一般上的模拟软件可分成结构性(Hierarchical)和分散式(DiscreteManufacturing)两大类型，而Flexsim是属于分散型模拟软件。
zhaoyang17·2020-08-11 02:38

Hierarchical Reinforcement Learning for Multi-agent MOBA Game 论文笔记

题目：HierarchicalReinforcementLearningforMulti-agentMOBAGame翻译&重点提炼Abstact(概述)实时策略（RTS）游戏需要宏观策略和微观策略才能获得令人满意的效果，因为它具有较大的状态空间，动作空间和隐藏的信息。本文提出了一种新颖的分层强化学习模型，用于掌握多人在线战斗竞技场（MOBA）游戏。所做的贡献是：（1）提出一个层次结构的框架，其中智
Flying_slime·2020-08-09 23:12

层次聚类和最邻近

文章目录层次聚类最邻近距离法分类层次聚类#-*-coding:utf-8-*-#/usr/bin/python'''-------------------------------------------------FileName:hierarchical_clusteringDescription
缠禅可禅·2020-08-09 00:21

word2vec 原理（二）基于 Hierarchical Softmax 的模型

基于HierarchicalSoftmax的模型1.negativesamplingandhierarchicalsoftmax2.CBOWmodel2.1原理图2.2梯度计算2.2.1参数2.2.2举例说明2.2.3lossand梯度上升法2.2.4cbow参数更新伪代码3.skip-gram模型3.1原理图3.2梯度计算3.2.1伪代码1.negativesamplingandhierarch
AI-learner6868·2020-08-08 18:01

Hierarchical Softmax、CBOW词带模型抽象化及其公式推理以及python代码实现包括注释

接下来是我的详细的推倒过程接下来是代码的实现部分：importargparseimportmathimportstructimportsysimporttimeimportwarningsimportosimportnumpyasnp#frommultiprocessingimportPool,Value,Array#!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!#!!!!!!!!
flying_coder·2020-08-07 17:01

论文笔记 Hierarchical Macro Strategy Model for MOBA Game AI

HierarchicalMacroStrategyModelforMOBAGameAI自从围棋被alphago解决之后，强化学习领域就把自己的注意力转向了RTS游戏，比如MOBA类游戏。OPENAI玩dota,腾讯自然就是玩王者荣耀。首先说说这个领域的难点。问题复杂度高，状态空间或动作空间可以达到102000010^{20000}1020000多智能体优化，因为涉及队友间的合作之类的。信息不完全，
Uncle_Sugar·2020-08-06 13:21

【语义分割】Hierarchical Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.10821v1摘要多尺度推理通常用于改善语义分割的结果。多个图像比例通过网络传递，然后将结果与平均或最大池合并。在这项工作中，我们提出了一种基于注意力的方法来组合多尺度预测。我们表明，在一定尺度上的预测更适合解决特定的故障模式，并且网络学会在此类情况下倾向于使用这些尺度以生成更好的预测。我们的注意力机制是分层的，因此与其他最近的方法相
纳豆哥哥·2020-08-05 15:55
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