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learning)
强化学习Reinforcement
Learning
与逆强化学习:理论与实践
强化学习,逆强化学习,强化学习算法,逆强化学习算法,深度强化学习,应用场景1.背景介绍在人工智能领域,强化学习(Reinforcement
Learning
,RL)作为一种模仿人类学习的智能算法,近年来取得了显著进展
AGI大模型与大数据研究院
·
2025-06-01 16:16
AI大模型应用开发实战
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
深度学习调参大法
目录1.trick1:深度学习调参核心点2.trick2:关于深度学习Model选型问题3.trick3:关于数据4.trick4:关于调参4.1.关于Lossfunction调参策略4.2.关于
Learning
rate
Joker 007
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2025-06-01 07:12
1024程序员节
Java 人工智能应用:使用 DL4J 实现深度学习算法
本篇文章将深入探讨如何使用Java深度学习库DL4J(Deep
learning
4j)实现深度学习算法,助力开发者
向哆哆
·
2025-05-31 19:19
Java入门到精通
人工智能
java
深度学习
CVPR 2024 视频处理方向总汇(视频监控、视频理解、视频识别和视频预测等)
1、视频处理总汇
Learning
fromOneContinuousVideoStreamDeepVideoInverseToneMappingBasedonTemporalCluesVTimeLLM:EmpowerLLMtoGraspVideoMomentsCombiningFrameandGOPEmbeddingsforNeuralVideoRepresentation
Learning
toPre
点云SLAM
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2025-05-31 17:33
图形图像处理
计算机视觉
音视频
视频处理
python
视频监控
视频理解
学习笔记--Structural-RNN: Deep
Learning
on Spatio-Temporal Graphs
论文链接:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Jain_Structural-RNN_Deep_
Learning
_CVPR
Giving_Kore
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2025-05-31 10:43
CV论文笔记
Structural
RNN
RNN
CV
spatiotemporal
《Transformer如何进行图像分类:从新手到入门》
引言如果你对人工智能(AI)或深度学习(Deep
Learning
)感兴趣,可能听说过“Transformer”这个词。
机器学习司猫白
·
2025-05-31 09:05
深度学习
transformer
分类
深度学习
图像分类
Capturing forceful interaction with deformable objects using a deep
learning
- powered... 翻译
该文档由Doc2X翻译提供解析与翻译,想看更多论文翻译欢迎来Doc2XThisdocumentisprovidedwithparsingandtranslationbyDoc2X.Formoretranslatedpapers,feelfreetovisitDoc2X.原文地址https://www.nature.com/articles/s41467-024-53654-y项目地址:https:
Doc2X
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2025-05-30 20:36
经典论文翻译
深度学习
人工智能
机器人
Med-R1论文阅读理解-1
论文总结:Med-R1:Reinforcement
Learning
forGeneralizableMedicalReasoninginVision-LanguageModels论文写了什么?
要努力啊啊啊
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2025-05-30 10:19
大模型论文阅读
论文阅读
人工智能
深度学习
深度学习入门:如何从零开始搭建自己的深度学习模型?
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介深度学习(Deep
Learning
)近几年已经成为人们关注的热点话题。从2012年的ImageNet竞赛开始,激起了众多研究者的兴趣,也带来了越来越多的应用场景。
AI天才研究院
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2025-05-30 00:01
Python实战
自然语言处理
人工智能
语言模型
编程实践
开发语言
架构设计
基于对比学习的推荐系统开发方案,使用Python在PyCharm中实现
基于对比学习的推荐系统开发方案一、技术背景与原理1.1对比学习核心思想对比学习(Contrastive
Learning
)通过最大化正样本相似度、最小化负样本相似度,在隐空间学习高质量表示。
pk_xz123456
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2025-05-29 21:39
仿真模型
算法
深度学习
python
学习
pycharm
REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解:python从零实现
以下是翻译后的Markdown文档:引言强化学习(Reinforcement
Learning
,RL)的目标是训练智能体(agent
AI仙人掌
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2025-05-29 17:40
复现强化学习RL算法
算法
python
开发语言
2025-05-28 为什么要做表示学习?
一、表示学习的定义表示学习(Representation
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)是指将原始数据(文本、图像、音频等)通过某种方式转换为机器能处理的向量形式的过程。
大油头儿
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2025-05-29 12:40
AI
ai
强化学习实战:训练AI玩转OpenAI Gym
www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战:训练AI玩转OpenAIGym摘要引言强化学习基础与算法分类1.核心概念与数学表示2.算法分类与典型应用场景实战一:CartPole任务——从Q-
Learning
layneyao
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2025-05-29 08:18
ai
人工智能
PyTorch之线性回归模型实现与函数介绍
importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Hyper-parametersinput_size=1output_size=1num_epochs=60
learning
_rate
摆烂牛杂
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2025-05-28 21:51
人工智能
pytorch
线性回归
人工智能
蓝桥杯-全球变暖
"""https://www.lanqiao.cn/problems/178/
learning
/?
好无聊啊,烦死
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2025-05-28 15:08
蓝桥杯
蓝桥杯
DFS
可理解性输入:秘鲁旅游
travelingfromEcuadortoPeruusingcomprehensibleInputInthisvideoyouwilllearn20newEnglishwordsand,idiomsusingthecomprehensibleinput
learning
methodwhichisproventobe4timesmore
Ethan learn English
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2025-05-28 13:27
可理解性输入
旅游
常用机器学习库和深度学习库整理
本文同步发表于个人博客https://wz.anoms.top/2025/01/19/Common-used-machine-
learning
-library/这一年多以来的科研工作中,调研了不少机器学习库的相关知识
cyclinbox
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2025-05-28 07:35
机器学习
深度学习
人工智能
AI时代新词-零样本学习(Zero-Shot
Learning
):AI的未来趋势
一、什么是零样本学习(Zero-Shot
Learning
)?零样本学习(Zero-Shot
Learning
,简称ZSL)是一种机器学习范式,其目标是让模型能够识别和分类那些在训练阶段从未见过的类别。
明似水
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2025-05-27 14:12
AI
人工智能
学习
机器学习多分类逻辑回归和二分类神经网络实践
实现多分类逻辑回归代码#2-17实现多分类逻辑回归importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=5400#迭代次数
learning
_rate
木尘152132
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2025-05-27 12:26
机器学习
分类
逻辑回归
深入浅出对抗学习:概念、攻击、防御与代码实践
对抗学习(Adversarial
Learning
)应运而生,它研究如何生成对抗样本以揭示模型弱点,以及如何构建更鲁棒的模型来抵御这些攻击。1.什么是对抗样本?对抗样本是指在原
Undoom
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2025-05-27 09:42
学习
IPPO算法
而如果环境中还有其他智能体做交互和学习,那么任务则上升为多智能体强化学习(multi-agentreinforcement
learning
,MARL)
后厂村路小狗蛋
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2025-05-26 20:25
UCAS强化学习算法
算法
人工智能
机器人
python3源代码_机器学习实战源代码python3
机器学习实战源代码python3\machine
learning
inaction\.git\COMMIT_EDITMSG机器学习实战源代码python3\machine
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inaction\
weixin_39955781
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2025-05-26 20:25
python3源代码
ruskal 最小生成树算法
https://www.lanqiao.cn/problems/17138/
learning
/并查集+ruskal最小生成树算法Kruskal算法是一种用于在加权无向连通图中寻找最小生成树(MST)的经典算法
19要加油
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2025-05-26 07:39
算法
解决Python pip安装时遇到的代理问题(SSLZeroReturnError错误)
解决Pythonpip安装时遇到的代理问题(SSLZeroReturnError错误)问题现象在使用pip安装Python包(如pyside6)时,可能会遇到以下SSL连接错误:(Keep
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Lucky_E993
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2025-05-26 07:08
开发过程问题记录
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pip
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linux
ubuntu
代理模式
强化学习推动 AI 智能物流路径规划的智能化转型
强化学习推动AI智能物流路径规划的智能化转型关键词:强化学习、智能物流、路径规划、Q-
learning
、深度强化学习、动态优化、仓储自动化摘要:本文探讨了强化学习技术在智能物流路径规划中的应用与创新。
AIGC应用创新大全
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2025-05-26 04:54
人工智能
ai
使用MATLAB和Simulink进行基于强化学习的双足机器人步态控制仿真
构建双足机器人简化模型3.设计强化学习环境强化学习环境概述4.实现强化学习控制器5.训练强化学习代理6.增加示波器观察输出7.配置仿真参数8.运行仿真并分析结果注意事项强化学习(Reinforcement
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xiaoheshang_123
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2025-05-25 14:47
MATLAB
开发项目实例
1000
例专栏
手把手教你学
MATLAB
专栏
simulink
Reason-ModernColBERT论文速览:内存受限设置下深度对比学习批量大小的扩展
一、引言论文《ScalingDeepContrastive
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BatchSizeunderMemoryLimitedSetup》主要探讨了在内存受限环境下,如何通过梯度缓存技术扩大对比学习的批量大小
Open-source-AI
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2025-05-25 12:04
前沿
学习
语言模型
人工智能
自然语言处理
大模型
开源
Python
learning
record-06
1.元组元组是一个序列,如同列表一样可以存放多个不同类型的数据,又如同字符串一样具有不可更改的特性。形式tuple=(元素1,元素2,元素3......),但同时元组还有更加简洁的方式直接不加括号也可。元组可以使用下标索引元组对比列表只有查找功能,没有增删改功能元组可以使用切片,切片只是输出导出一个新的对象并不会修改元组本身元组支持加法和乘法元组支持嵌套s=(1,2,3)t=(4,5,6)w=s,
AptX -4869
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2025-05-25 04:08
python
开发语言
神经网络入门书籍推荐,神经网络的书籍推荐
12本最好的深度学习书籍:1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习2.深度学习(Deep
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)3.Deep
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fortheLayman(为外行准备的深度学习
阳阳2013哈哈
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2025-05-24 10:46
物联网
神经网络
深度学习
机器学习
在线学习、增量学习和模型适应性优化技术
以下是关键方法和步骤:1.在线学习(Online
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)核心思想:模型在新数据到达时立即更新,而非批量训练。
东北豆子哥
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2025-05-24 06:44
数值计算/数值优化
CUDA
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机器学习
对抗的深度卷积生成网络来学习无监督表示
对抗的深度卷积生成网络来学习无监督表示主线为AlecRadford与LukeMetz等人的论文“UnsupervisedRepresentation
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withDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks
灰巧克力爱松露
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2025-05-24 01:09
Deep
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DCGAN
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张 12种心理咨询主题与治疗方式
关键技术路径:动态单样本学习(DynamicOne-Shot
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):通过GPT-4分析真实咨询案例,提取咨询师的语言风格(如倾听、重述、情感支持)和疗法技术(如理性情绪行为疗法
ZhangJiQun&MXP
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2025-05-23 13:44
教学
2024大模型以及算力
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人工智能
机器学习
python
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算法
用于病理图像诊断的跨尺度多实例学习|文献速递-基于深度学习的医学影像分类,分割与多模态应用
Title题目Cross-scalemulti-instance
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forpathologicalimagediagnosis用于病理图像诊断的跨尺度多实例学习01文献速递介绍病理学是诊断炎症性肠病
有Li
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2025-05-23 04:43
智能电视
人工智能
强化学习:第三方库【TRL - Transformer Reinforcement
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OverviewTRLisacutting-edgelibrarydesignedforpost-trainingfoundationmodelsusingadvancedtechniqueslikeSupervisedFine-Tuning(SFT),ProximalPolicyOptimization(PPO),andDirectPreferenceOptimization(DPO).Buil
u013250861
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2025-05-22 14:21
RL/强化学习
transformer
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探秘 Alfred:一款强大的 macOS 生产力工具
探秘Alfred:一款强大的macOS生产力工具alfredalfred-py:Adeep
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utilitylibraryfor**human**,moredetailabouttheusageoflibto
宋韵庚
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2025-05-22 12:13
2025转行指南:Java开发工程师转AI工程师,附全网最详细的大模型学习路线
学习资源包括Coursera的免费课程、DiveintoDeep
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书和国内平台如PaddlePaddle。技能和学习资料概述所需技能要从Java开发工程师成功转型为AI工程师,
AI小白熊
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2025-05-22 12:36
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强化学习系列——时序差分学习(SARSA与Q-
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)
强化学习系列——时序差分学习(SARSA与Q-
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)介绍一、基本概念回顾二、时序差分学习(TD
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)思想1.TD(0)公式三、TD与蒙特卡洛、动态规划的比较四、状态-动作值的TD
lqjun0827
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2025-05-22 11:03
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SuperVINS:实时视觉-惯性SLAM框架,应对挑战性成像条件
应对挑战性成像条件SuperVINSAreal-timevisual-inertialSLAMframeworkforchallengingimagingconditions(integrateddeep
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2025-05-22 11:01
探秘空间基因表达的 “地形图”:GASTON 算法重磅来袭!
近期,一篇发表于《NatureMethods》的重磅研究《Mappingthetopographyofspatialgeneexpressionwithinterpretabledeep
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2025-05-22 06:57
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AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解:机器学习流程
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,ML)作为AI的核心技术之一,已经成为了推动科技进步的重要动力。然而,对于很多初学者和从业者来说,机器学习领域的
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2025-05-22 03:36
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【自学笔记】流形学习
文章目录流形学习(Mainfold
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)流形学习解决的问题1.数据的低维表示2.数据结构的理解3.数据可视化4.改善机器学习模型的输入流形理论概念惠特尼嵌入定理(WhitneyEmbeddingTheorem
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Node.js完整学习资源包:从基础到实践
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:
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-node项目旨在为开发者提供Node.js学习资源,该技术允许JavaScript在服务器端运行。
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2025-05-21 18:39
[转载]DQN的例子--迷宫问题
,本文我做了一些改动目前,强化学习中很火的当属Q-
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了,关于Q-
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的具体介绍请参加我上一篇文章。
Ritter_Liu
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2025-05-21 07:22
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神经网络在MATLAB中是如何实现的?
文章目录前言MATLAB环境配置一、图形化界面工具(适合快速上手)1.NeuralNetworkToolboxGUI2.Deep
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提高绳牵引并联连续体机器人运动学建模精度的基于Transformer的分段学习方法
相关研究论文“Transformer-basedsegmented
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forkinematicsmodellingofacable-drivenparallelcontinuumrobot”
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2025-05-20 18:02
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山东大学软件学院项目实训——V-Track:虚拟现实环境下的远程教育和智能评估系统(17)VR教育相关论文阅读一
为了更好的了解如何利用眼动数据对学生的关注度进行分析,本次阅读了《AComparativeStudyofthe
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对抗性机器学习:AI模型安全防护新挑战
随着采用对抗性机器学习(AdversarialMachine
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,AML)的AI系统融入关键基础设施、医疗健康和自动驾驶技术领域,一场无声的攻防战正在上演——防御方不断强化模型,而攻击者则持续挖掘漏洞
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Orange3实战教程:无监督---流形学习
流形学习(Manifold
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)非线性降维技术。输入•数据:输入数据集输出•转换后的数据:降维后的数据集(低维坐标表示)流形学习是一种在高维空间中发现非线性流形结构的方法。
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1.鸢尾花分类项目数据集:UCIMachine
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Repository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码:https://data-flair.training/blogs
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