Learning)

【论文笔记】AFGRL:Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs(简要笔记供复习使用)

AFGRL:Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphs文献地址：Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphsMotivation
好想变有钱535·2024-01-18 07:59

【论文笔记】BGRL：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping（简要笔记供复习使用）

BGRL:Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrapping文章地址：Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrappingMotivation
好想变有钱535·2024-01-18 07:28

【论文笔记】ImGCL：Revisiting Graph Contrastive Learning on Imbalanced Node Classification（简要笔记供复习使用）

ImGCL：RevisitingGraphContrastiveLearningonImbalancedNodeClassification论文地址：RevisitingGraphContrastiveLearningonImbalancedNodeClassification.pdfContribution
好想变有钱535·2024-01-18 07:51

yolo使用tensorboard查看训练过程

#tensorboard--logdir="绝对路径"tensorboard--logdir="D:\Learning\PycharmProjects\yolov8\ultralytics-main\runs
爱编码的小陈·2024-01-18 07:15

机器学习吴恩达编程作业题6-支持向量机

1、支持向量机1.1示例数据集1将ex6data1.mat文件复制到D:\MachineLearning\ex6目录下，在当前目录下建立plotData.m文件，源码与之前类似，数据与两次考试与录取结果数据集类似
身影王座·2024-01-18 06:57

深度强化学习车辆重定向HMDRL: Hierarchical Mixed Deep Reinforcement Learning to Balance Vehicle Supply andDemand

HMDRL:HierarchicalMixedDeepReinforcementLearningtoBalanceVehicleSupplyandDemand摘要三层混合深度强化学习方法，对闲置的车辆进行重新定位管理者在顶层
发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

深度强化学习的变道策略：Harmonious Lane Changing via Deep Reinforcement Learning

偏理论，假设情况不易发生摘要多智能体强化学习的换道策略，不同的智能体在每一轮学习后交换策略，达到零和博弈。和谐驾驶仅依赖于单个车辆有限的感知结果来平衡整体和个体效率，奖励机制结合个人效率和整体效率的和谐。Ⅰ.简介自动驾驶不能过分要求速度性能，考虑单个车辆的厌恶和所在路段的整体交通效率的奖励函数，适当的混合以提高整体的交通效率。章节安排：简介和谐变道的深度强化学习模型模拟器设计实验设置和所提出的策略
发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:59

学会学习，从《好好学习》开始

学会学习，从《好好学习》开始从业于Elearning行业，因经常要根据需求为客户提供在线培训课件设计开发方案、在线学习项目运营方案、在线学习活动策划方案，必须不断学习、充电。
紫悦_魔法之元·2024-01-17 22:35

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。
AI小白龙*·2024-01-17 22:08

机器学习小记——KNN（K近邻）

所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法第一次写ML的博文，所以可能会有些地方出错，欢迎各位大佬提出意见或错误祝大家开心进步每一天～博文代码全部为python简单的说一下什么是机器学习，机器学习英文名称是MachineLearning
AI小白龙*·2024-01-17 22:07

深度学习 第1次作业 深度学习概述

简单来说，深度学习（DeepLearning）就是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）。文中通过一个房价预测的例子来引入神经网络模型的概念。例子：先建立房价的预测模型，一共有六个房子。
S_Valley_DiDa·2024-01-17 21:19

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

当您看到本文标题时，不禁感叹，总算是到了训练模型这一节了。是啊，在之前的文章中，我们对数据进行了探索，以及对一个训练集和一个测试集进行了采样，也编写了一个预处理管道来自动清理，准备您的数据用于机器学习算法，然而现在，我们可以选择并训练模型了。训练集的训练与评估我们从一个最基本的线性回归模型开始：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_re
甄齐才·2024-01-17 21:39

RHEL8_安装软件的方法和系统初始化

参考：资料来自下面链接：第1章动手部署一台Linux操作系统|《Linux就该这么学》(linuxprobe.com)https://www.linuxprobe.com/basic-learning-
_哇呀呀_喝断当阳桥·2024-01-17 21:36

CloudLeak: Large-Scale Deep Learning Models一种黑盒的攻击方法

backgroundstateoftheart(已有的对比项)solution/contribution(系统还是算法贡献)evaluationconclusion/futureworkCloudLeak:Large-ScaleDeepLearningModelsCloudLeak
叩钉吧zz·2024-01-17 19:12

2024.1.14周报

文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN简介二、PINN比传统数值方法有哪些优势三、PINN方法四、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition
Nyctophiliaa·2024-01-17 16:04

【心理学与AI】2020-04-08学习顺序对类别任务的影响-读书笔记

GoldstoneRL.Thesequenceofstudychangeswhatinformationisattendedto,encoded,andrememberedduringcategorylearning
活泼女王·2024-01-17 15:31

冻结Prompt微调LM： T5 & PET （a）

T5paper:2019.10ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformerTask:EverythingPrompt
AI-智能·2024-01-17 11:55

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

引言：深度强化学习中的梯度子空间探索深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）在解决复杂的连续控制任务中取得了显著成就，从Atari游戏到各种真实的机器人挑战，DRL的成功案例不胜枚举
夕小瑶·2024-01-17 10:16

边缘智能--Edgent

论文：EdgeIntelligence:On-DemandDeepLearningModelCo-InferencewithDevice-EdgeSynergy边缘智能：设备-边缘协同进行按需深度学习模型联合推理
游子_18f5·2024-01-17 09:51

论文笔记（三十九）Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

LearningHuman-to-RobotHandoversfromPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.背景3.1.强化学习3.2.移交模拟基准4.方法4.1.HandoverEnvironment4.2
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

机器学习：简要介绍及应用案例

监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练
rubyw·2024-01-17 07:06

【机器学习】强化学习 （一）强化学习简介

强化学习的常见算法有：Q学习（Q-learning）：一种基于值函数（valuefunction）的方法，它用一个表格（Q-table）记录每个状态-动作对的期望奖励（Q-valu
十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

深度学习分类、回归问题评价指标一、分类评价指标1.1混淆矩阵1.2准确率（Accuracy）1.3精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score，调和平均）和Fβ{F}_{β}Fβ（加权调和平均）1.6P-R曲线与AP、mAP1.7ROC-AUC二、回归评价指标2.1MAE平均绝对误差2.2MSE均方误差2.3RMSE根均方误差2.4MAP
Ω snow·2024-01-17 07:11

【Machine Learning】机器学习笔记（2）——如何处理训练不好的情况

Howtodealwithbadtrainingsomereference如何处理训练不好的情况1、LossontrainingdataislargeCriticalpointBatchandMomentumAdaptiveLearningRateClassificationBatchNormalization2
Ω snow·2024-01-17 07:11

转移价值？还是 策略？ 一个可转移的连续强化学习的中心框架

AAVALUE-CENTRICFRAMEWORKTOWARDSTRANSFERRABLECONTINUOUSREINFORCEMENTLEARNINGABSTRACTTransferringlearnedknowledgefromoneenvironmenttoanotherisanimportantsteptowardspracticalreinfor
Adam坤·2024-01-17 06:26

李宏毅LLM——机器学习基础知识

文章目录机器学习基本概念生成式学习StructuredLearning总结机器学习基本概念机器学习=机器自动找出一种函数根据函数的不同，可以分为回归问题（输出数值）和分类问题（输出类别，选择题）生成式学习
李日音·2024-01-17 06:09

探索数据的奥秘：一份深入浅出的数据分析入门指南

数据分析书籍推荐入门读物深入浅出数据分析啤酒与尿布数据之美数学之美数据分析ScipyandNumpyPythonforDataAnalysisBadDataHandbook集体智慧编程MachineLearninginAction
uncle_ll·2024-01-17 05:22

协方差矩阵自适应调整的进化策略(CMA-ES)

作者NikolausHansen于2016年在MachineLearning上发布了关于CMA-ES详细教学。原文链接：TheCMA
努力发光的程序媛·2024-01-17 05:49

【论文阅读笔记】Multi-modal brain tumor segmentation via disentangled representation learning and region-awa

ZhouT.Multi-modalbraintumorsegmentationviadisentangledrepresentationlearningandregion-awarecontrastivelearning
cskywit·2024-01-17 01:21

PR第三天：心怀大爱，改变未来

图片发自App我们的导师石森久惠老师是日本极具影响力公司“ALMACREATIONS株式会社”首席运营官，从事教育事业长达十余年，并相继取得美国LearningStrategies公司PhotoReading
逸婵·2024-01-17 01:51

【强化学习与机器人控制论文 1】基于深度强化学习的机械臂避障

论文传送门：DeepReinforcementLearningforCollisionAvoidanceo
ReEchooo·2024-01-16 22:24

基于学习的机械臂抓取研究综述

1.基于学习的机械臂抓取研究综述Kleeberger,K.,Bormann,R.,Kraus,W.etal.ASurveyonLearning-BasedRoboticGrasping.CurrRobotRep1,239
小帅吖·2024-01-16 22:24

机器人强化学习——Comparing Task Simplifications to Learn Closed-Loop Object Picking Using DRL（2019 RAL）

1简介任务是reach、grasp、lift，比较了rewardshaping、curriculumlearning、迁移学习，并迁移到了真实机器人场景中。本文抓取的方法框架是QT-Opt。
千羽QY·2024-01-16 22:53

基于强化学习的机器人抓取之 stochastic search

沿着参考文献一路找到google的Learninghand-eyecoordinationforroboticgraspingwithdeeplearningandlarge-scaledatacollection
千羽QY·2024-01-16 22:53

机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.042861简介针对现实世界中DRL对复杂任务学习慢的问题，提出progressivenetworks来将仿真中学习的策略迁移到真实世界中。progressivenetworks是个通用框架，核心思想是将从低维视觉特征到高级policy之间的所有东西迁移到新任务，实现方式是将其他任务上预训练的特征通过侧面连接输入到新任务的网络中。实验
千羽QY·2024-01-16 22:53

深度学习中的在线学习、批次学习或小批次学习分别是什么？

以下是它们的具体解释：在线学习（OnlineLearning）：-在线学习是一种逐个样本或小批量样本地连续接收和处理数据的学习方法，它允许模型立即根据每个新样本更新。
CA&AI-drugdesign·2024-01-16 21:00

（2024，强化学习，提示扩展，原始提示中心引导）Parrot：用于文本到图像生成的帕累托最优多奖励强化学习框架

Parrot:Pareto-optimalMulti-RewardReinforcementLearningFrameworkforText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进
EDPJ·2024-01-16 21:40

Gazebo无法加载World

命令行：ros2launchlearning_gazeboload_urdf_into_gazebo.launch.py错误：[ERROR][spawn_entity.py-4]:processhasdied
薛定谔的猫@·2024-01-16 19:28

强化学习AI构建实战 - 基于“黄金点”游戏（一）

简介强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种重要技术。本文首先简要介绍了强化学习的概念及思路，然后以Q-Learning算法为例介绍了如何进行训练。
人工智能MOS·2024-01-16 19:33

【持续学习系列(七)】Gradient Episodic Memory for Continual Learning

一、论文信息1标题GradientEpisodicMemoryforContinualLearning2作者DavidLopez-PazandMarc’AurelioRanzato3研究机构FacebookArtificialIntelligenceResearch
ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

【持续学习系列(八)】《Continual Learning Through Synaptic Intelligence》

一、论文信息1标题ContinualLearningThroughSynapticIntelligence2作者FriedemannZenke,BenPoole,SuryaGanguli3研究机构StanfordUniversity
ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

【持续学习系列(六)】《iCaRL》

一、论文信息1标题iCaRL:IncrementalClassifierandRepresentationLearning2作者Sylvestre-AlviseRebuffi,AlexanderKolesnikov
ZedKingCarry·2024-01-16 17:50

【阅读笔记】Chain of LoRA

一、论文信息1论文标题ChainofLoRA:EfficientFine-tuningofLanguageModelsviaResidualLearning2发表刊物arXiv20233作者团队DepartmentofComputerScience
ZedKingCarry·2024-01-16 17:48

强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:01

强化学习应用（一）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-16 16:00

Neural Fields in Visual Computing and Beyond

文章目录Abstract1.Introduction1.1.Background1.2.RelatedSurveysandArticlesPartI.NeuralFieldTechniques2.PriorLearningandConditioning2.1
進擊的小老虎·2024-01-16 14:43

AIGC领域的多模态深度学习你知道多少？一文带你Get

多模态深度学习(英文名:MultimodalDeepLearning)是人工智能(AI)的一个子领域，其重点是开发能够同时处理和学习多种类型数据的模型。
OJAC近屿智能·2024-01-16 14:33

17- 梯度提升回归树GBRT (集成算法) (算法)

在该模型中，有三个重要参数分别为n_estimators(子树数量)、learning_rate(学习率)、max_depth(最大深度)。
处女座_三月·2024-01-16 11:05

半监督学习 - 自监督学习（Self-Supervised Learning）

什么是机器学习自监督学习既不是纯粹的半监督学习，也不是纯粹的无监督学习，而是介于两者之间的一种学习范式。在自监督学习中，模型从数据本身中生成标签，而不是依赖外部的人工标签。这使得自监督学习可以利用未标签的大量数据进行训练，同时也可以通过生成的任务来学习有用的表示。在半监督学习中，自监督学习是一种特殊的方法，其中模型通过自己创建标签并使用这些标签进行训练。自监督学习的目标是通过模型自身在任务中生成的
草明·2024-01-16 09:21

半监督学习 - 三元组学习（Triplet Learning）

什么是机器学习三元组学习（TripletLearning）是半监督学习中一种用于学习有用表示的方法。它通常用于学习数据中的相似性关系，尤其在人脸识别、图像检索等领域中得到广泛应用。
草明·2024-01-16 09:44
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