Learning

星际争霸多智能体挑战赛（SMAC）

TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3

资源存储库·2025-06-29 16:55

随机森林详解：原理、优势与应用实践

随机森林介绍1.定义：随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习（EnsembleLearning）算法，主要用于分类和回归任务。

大千AI助手·2025-06-29 16:52

这份「零基础」机器学习实战课程，帮你彻底搞懂AI不再迷茫！——深度解析ML-For-Beginners

机器学习（MachineLearning），作为AI的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面：从智能推荐系统到自动驾驶，从疾病诊断到金融风控，其应用场景几乎无处不在。

wylee·2025-06-29 09:35

PettingZoo:多智能体强化学习的标准API

PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1

资源存储库·2025-06-29 02:46

和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）

李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书：大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation

·2025-06-29 02:41

（转）优秀的 python 机器学习库

优秀的python机器学习库IntroductionThereisnodoubtthatneuralnetworks,andmachinelearningingeneral,hasbeenoneofthehottesttopicsintechthepastfewyearsorso.It

patrick75·2025-06-28 21:40

Python机器学习元学习库higher

higher是一个用于元学习（Meta-Learning）和高阶导数（Higher-ordergradients）的Python库，专为PyTorch设计。

音程·2025-06-28 21:35

Learning PostgresSQL读书笔记: 第8章 Triggers and Rules

本章将讨论以下内容：•探索PostgreSQL中的规则•管理PostgreSQL中的触发器•事件触发器探索PostgreSQL中的规则文档中的这段话阐述了rule和trigger的区别：PostgreSQL规则系统允许定义在数据库表中插入、更新或删除时执行的替代操作。粗略地说，当对给定表执行给定命令时，规则会执行其他命令。或者，INSTEAD规则可以用另一个命令替换给定命令，或者导致命令根本不执行

dingdingfish·2025-06-28 21:35

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/

行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

深度学习详解：通过案例了解机器学习基础

引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。

beist·2025-06-28 00:46

找组织——机器学习社区、团体洞察

AI社区——深度学习社区Reddit上的MachineLearningsubreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/是一个拥有超过400,000名成员的活跃社区

小哥伯涵·2025-06-27 08:25

从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术

零样本学习（Zero-ShotLearning,ZSL）就像AI的“推理翻译官”，能让机器通过“文字描述”理解“没见过的图片”。本文将用“认新单词”的生活故事，一步步拆解零

AI学长带你学AI·2025-06-27 06:11

深度学习学习指南

本帖子将以本书的逻辑和顺序做一个梳理：CS基础->AI算法->模型压缩->异构计算->AI框架->AI编译器《DeepLearningSystems》(https://deeplearningsystems.ai

努力的Lorre·2025-06-27 03:18

cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测，附代码链接

1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学

·2025-06-26 14:18

强化学习实战：从 Q-Learning 到 PPO 全流程

1引言随着人工智能的快速发展，强化学习（ReinforcementLearning,RL）凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现，已成为研究与应用的前沿热点。

荣华富贵8·2025-06-26 07:04

《Learning to See in the Dark》论文超详细解读（翻译＋精读）

前言最近读到《LearningtoSeeintheDark》这篇论文，觉得很有意思，所以在这里记录一下。

小西柚code·2025-06-26 02:02

开源项目教程：Learning to See in the Dark

开源项目教程：LearningtoSeeintheDarkpytorch-Learning-to-See-in-the-Dark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt

包椒浩Leith·2025-06-26 02:02

强化学习（Reinforcement Learning, RL）概览

一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支，研究智能体（Agent）在动态环境中通过与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习（有标注数据）和无监督学习（无目标）不同，强化学习通过“试错”学习，不依赖先验知识，适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体（Agent）：执行决策的主体，如游戏AI、机器人。环境（Environment）：智能体之外的一切，如棋盘、物理世界

MzKyle·2025-06-24 10:39

A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.BackgroundandKeyConceptsIntroductionKeyTerms&Concepts3.CoreTechnicalConceptsandOperationsConvolutionalNeuralNetwork(CNN)StructureofaCNNLayerBuildingBlocksofCNNConvolutionalLaye

AI天才研究院·2025-06-24 07:19

C++工厂模式的作用（工厂方法、Factory Method、Factory Pattern）

文章目录代码示例工厂的作用1.对象创建的封装2.解耦客户端和具体类3.统一的创建入口4.隐藏实现细节在这个项目中的具体体现总结代码示例https://gitee.com/arnold_s/my-learning-test

Dontla·2025-06-24 05:10

基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架

本文创新性地提出一种深度融合分布式部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP）与联邦强化学习（FederatedReinforcementLearning,FRL）

pk_xz123456·2025-06-23 21:20

Cross-stitch Networks for Multi-task Learning 项目教程

Cross-stitchNetworksforMulti-taskLearning项目教程Cross-stitch-Networks-for-Multi-task-LearningATensorflowimplementationofthepaperarXiv

童香莺Wyman·2025-06-23 08:20

探索多任务学习的新维度：Cross-stitch Networks

探索多任务学习的新维度：Cross-stitchNetworksCross-stitch-Networks-for-Multi-task-LearningATensorflowimplementationofthepaperarXiv

计蕴斯Lowell·2025-06-23 08:50

【可持续学习网络模型0】目前全球增量学习或持续学习研究现状

**iCaRL（IncrementalClassifierandRepresentationLearning）**：3.**HAT（HardAtte

帮带做·2025-06-23 05:02

Java全栈AI平台实战：从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析

一、背景与需求：为什么需要Java驱动的AI平台？某医疗影像公司面临以下挑战：多语言开发混乱：Python训练模型，C++部署推理，Java调用服务，导致维护成本高昂部署效率低下：PyTorch模型需手动转换ONNX格式，TensorRT优化耗时2小时/模型实时性不足：视频流分析延迟达3秒，无法满足急诊场景需求通过Java全栈AI平台，我们实现了：端到端开发：Java调用PyTorch训练模型，直

墨夶·2025-06-23 04:28

CentOS 8解决ssh连接github时sign_and_send_pubkey失败问题

机器已经配置好ssh环境，所以我ftpUbuntu机器取得id_rsaid_rsa.pubknown_hosts三个文件，然后执行命令：[email protected]:your-username/learning_log.gitCloninginto'learn

fangeqin·2025-06-21 21:02

彻底告别迷茫，探索机器学习的终极指南

在这个AI技术日新月异的时代，机器学习（MachineLearning,ML）无疑是科技领域最耀眼、最具颠覆性的力量之一。

wylee·2025-06-20 11:44

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型（LLMs）在决策领域展现出巨大潜力，但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题，严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习（RL）单独使用或LLM辅助RL的方式，仍依赖token预测范式，缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型（Causal-awareLLMs），将结构因果模型（SCM）整合到决策过程中，采用“

UnknownBody·2025-06-20 10:09

人工智能安全（三）CODES：CodeS: Towards Building Open-source Language Models for Text-to-SQL

CodeS:TowardsBuildingOpen-sourceLanguageModelsforText-to-SQL摘要介绍准备工作Taxt-to-SQL任务预训练语言模型STF和In-contextLearning

Joe_Ruc·2025-06-19 22:44

Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting

LearningtoIncorporateStructureKnowledgeforImageInpaintingMotivationMethods框架：AttentionLayerStructureEmbeddingLayerPyramidStructureLossExperimentreference

yijun009·2025-06-19 21:35

解密监督学习：带你玩转预测未来的魔术 (代码驱动)

这一切的背后，很多时候都离不开机器学习中的一个核心分支——监督学习(SupervisedLearning)。今天，我们将一起揭开它的神秘面纱，并通过大量代码实例，让你亲手体验构建预测模型的乐趣！

小吉择·2025-06-19 20:03

[paper] Look Into Person

(CVPR2017)LookintoPerson:Self-supervisedStructure-sensitiveLearningandANewBenchmarkforHumanParsingPaper

AlgoComp·2025-06-19 20:03

大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断

Title题目Large-scalepancreaticcancerdetectionvianon-contrastCTanddeeplearning大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习01文献速递介绍胰腺导管腺癌

有Li·2025-06-19 14:12

文献速递：深度学习乳腺癌诊断---使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术

Title题目ImprovingbreastcancerdiagnosticswithdeeplearningforMRI使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术01文献速递介绍乳腺磁共振成像（MRI）是一种高度敏感的检测乳腺癌的方式

有Li·2025-06-19 14:12

大模型时代的具身智能系列专题(十)

SergeyLevine团队SergeyLevine目前是UCBerkeley电气工程与计算机科学系的副教授，同时是RAIL(RoboticAI&LearningLab@BAIR)实验室主任。

视言·2025-06-19 13:40

《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet

《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY

往事随风、、·2025-06-19 13:09

CHES 2022 issue-4文章总结

-12,14,15,17,18,20,21,23,25,27,28,29,31,32同态相关241.WhenBadNewsBecomeGoodNews:TowardsUsableInstancesofLearningw

打工小熊猫·2025-06-19 11:49

AI大模型从0到1记录学习大模型技术之机器学习 day27-day60

机器学习概述机器学习（MachineLearning,ML）主要研究计算机系统对于特定任务的性能，逐步进行改善的算法和统计模型。

Gsen2819·2025-06-18 13:19

vue中将md转成html,Vue/Vue中Html和Markdown互相转换/README.md · zhangming/LearningNotes - Gitee.com...

#Vue中Html和Markdown互相转换##前言最近想实现的一个功能，就是将系统中的博客进行导出成Markdown格式，后面经过了调研发现有两种方法能够满足需求，一个是Java后台中将HTML转换成Markdown，然后导出。第二种方式是在客户端将Html转换成Markdown##前台处理###MarkdownToHtml####安装前台处理Markdown转换成Html，使用的是一款Vue组

银河贩卖机·2025-06-18 09:53

社交机器人具身导航新范式！AutoSpatial：通过高效空间推理学习实现机器人视觉语言推理和社交导航

马里兰大学论文标题：AutoSpatial:Visual-LanguageReasoningforSocialRobotNavigationthroughEfficientSpatialReasoningLearning

视觉语言导航·2025-06-18 09:53

深度学习——迁移学习(Transfer Learning)

文章目录一、什么是迁移学习？二、为什么需要迁移学习？三、迁移学习的核心思想四、迁移学习的常见方法1.基于特征的迁移（Feature-basedTransfer）2.基于模型的迁移（Model-basedTransfer）3.基于关系的迁移（Relation-basedTransfer）五、迁移学习在计算机视觉中的应用六、迁移学习在自然语言处理中的应用七、迁移学习的优势与挑战1.优势2.挑战八、实践

E-An居士·2025-06-18 00:26

【图像去噪】论文精读：Zero-Shot Blind-spot Image Denoising via Implicit Neural Sampling

十小大·2025-06-16 21:52

强化学习-K臂老虎机

强化学习强化学习（ReinforcementLearning，RL）是一种机器学习方法，强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程，它允许智能体（Agent）能够在与环境（Environment）的交互中通过试错来学习最优策略

·2025-06-16 19:06

Rust 机器学习

机器学习（ML）笔记以下是关于机器学习（MachineLearning,ML）的详细学习集，涵盖核心概念、方法、工具和学习路径：机器学习基础概念机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据

KENYCHEN奉孝·2025-06-16 18:01

预训练、指令微调与RLHF如何塑造LLM

理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练（Pre-training）、指令微调（InstructionFine-Tuning,IFT）以及从人类反馈中强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback

由数入道·2025-06-15 16:15

动态多目标进化算法：基于迁移学习的动态多目标遗传算法Tr-NSGA-II求解CEC2015，提供完整MATLAB代码

一、Tr-NSGA-II介绍基于迁移学习的动态多目标遗传算法（TransferLearningbasedDynamicMultiobjectivenon-dominatedsortinggeneticalgorithmII

IT猿手·2025-06-15 10:02

Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation（KGCL）阅读笔记

现有知识图谱（KG）的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征，从而显着放大了噪声效应，阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白，作者设计了一个通用的知识图对比学习框架（KGCL），该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接：https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接：https://github.com/yuh-yang/

forever0827·2025-06-15 10:00

SAE层、BPNN层结合的深度学习模型

EarlyFaultDetectionofMachineToolsBasedonDeepLearningandDynamicIdentificationBoLuo,HaotingWang,HongqiLiu

sbc-study·2025-06-14 14:12

强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAI Gym

强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAIGym系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战：用Q-learning玩转OpenAIGym

layneyao·2025-06-14 01:55

多标签分类的激活函数和损失函数

刚入门DeepLearning不久，前一段时间一直在学习cifar10的分类，突然最近要做一个多标签的任务，突然有点不知所措，不知从何下手了。

通过幸福的路唯有奋斗·2025-06-13 20:52

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