model-based

Qt Designer教程

1、Layouts1.1、Layouts布局1.2、参数配置2、Spacers2.1、Spacers弹簧介绍2.2、参数设置3、Buttons按键3.1、Buttons按键分类4、ItemViews（Model-Based
up up day·2024-01-24 11:45

test-04-test case generate 测试用例生成 tcases A model-based test case generator

拓展阅读junit5系列基于junit5实现junitperf源码分析Autogeneratemockdataforjavatest.(便于Java测试自动生成对象信息)Junitperformancerelyonjunit5andjdk8+.(java性能测试框架。性能测试。压测。测试报告生成。)自动生成测试用例Tcases：基于模型的测试用例生成器新特性最新版本(Tcases4.0.2)现在已
老马啸西风·2024-01-14 14:36

人脸三维重建调研

人脸三维重建发展概述三维人脸重建主要有两种思路：model-based和model-free。
北航程序员小C·2024-01-12 12:18

强化学习的数学原理学习笔记 - 基于模型（Model-based）

文章目录概览：RL方法分类基于模型（Model-Based）值迭代（ValueIteration）策略迭代（PolicyIteration）截断策略迭代（TruncatedPolicyIteration
Green Lv·2024-01-09 00:20

IEEE RAS 机器人最优控制（Model-based Optimization for Robotics）学习资料

系列文章目录前言电气和电子工程师学会机器人模型优化技术委员会一、学习资料1.1教程和暑期学校2020年Memmo欧盟项目暑期班2019年Memmo欧盟项目冬季学校MatthiasGerdts（德国慕尼黑联邦国防军大学）在拜罗伊特OMPC2013上举办的最优控制教程（TutorialsonOptimalcontrol），第1部分-第2部分-第3部分KatjaMombaur和MartinFelis（德
kuan_li_lyg·2023-12-14 12:43

IEEE 机器人最优控制开源库 Model-based Optimization for Robotics

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、开源的库和工具箱1.1ACADO1.2CasADi1.3ControlToolbox1.4Crocoddyl1.5Ipopt1.6Manopt1.7LexLS1.8NLOpt1.9qpOASES1.10qpSWIFT1.11Roboptim二、其他库和工具箱2.1MUSCOD2.2OCPID-DAE12.3SNOPT前言机器人，尤其是仿人机器人，是一个极其复
kuan_li_lyg·2023-12-04 15:17

论文阅读：“Model-based teeth reconstruction”

文章目录AbstractIntroductionTeethPriorModelDataPreparationParametricTeethModelTeethFittingTeethBoundaryExtractionReferenceAbstract近年来，基于图像的人脸重建方法日趋成熟。这些方法可以捕捉整个面部或面部特定区域（如头发、眼睛或眼睑）的高精细静态和动态几何模型。遗憾的是，基于图像的
如松茂矣·2023-11-28 01:28

强化学习中的值函数近似算法

强化学习算法主要有两大类Model-based的方法和Model-free的方法，modelbased的方法也可以叫做dynamicprogramming：Model-baseddynamicprogramming
小小何先生·2023-11-27 23:05

12、基于模型的策略学习（Model-based policy learning）

主要要点：梳理之前关于model-based强化学习的几个迭代版本探索如何学习基于模型强化学习的全局策略，局部策略。
Jabes·2023-11-26 12:15

推荐系统学习笔记——七、怎样实现协同过滤推荐系统

CollaborativeFiltering）：使用用户和物品的行为基于数据统计（记忆）的CF，使用方法：Neighborhood-Based，近邻搜索基于模型（参数学习）的CF，是参数学习最优化的，使用方法：Model-based
Lynnzxl·2023-11-13 01:43

文献阅读 - [model-based RL] (4) - [Master Game of Go without Human Knowledge]

概述MasteringthegameofGowithouthumanknowledge文章时间：Nature2017文章的整体思路：运用model-basedRL+MonteCarloTreeSearchtofindthebeststartegyinManygames.什么是亮点：AlphaGo已经能够超越人类（不是纯RL，还有很多的专家知识），AlphaZero相比AlphaGo能力更强，而且不
最適当承诺·2023-11-09 05:26

强化学习: 策略迭代与价值迭代

目录强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系总结:策略迭代:价值迭代:强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系在强化学习问题中,如果知道环境的模型(动力学模型Model-based,例如所有的状态转移概率矩阵
地瓜你个大番薯·2023-11-06 08:01

【3】强化学习之动态规划（策略迭代和价值迭代）

目录1.策略迭代1)策略评估2)策略改进3)策略迭代过程2.价值迭代3.寻宝问题给定一个马尔科夫决策过程（MDP），根据状态转移概率P\mathcalPP是否已知，强化学习可分为基于模型（Model-based
Water-drop-conquer·2023-11-06 08:30

快速了解推荐引擎检索技术

优缺点分析基于内容的召回的优点基于内容的召回的缺点（三）案例：新闻推荐系统四、基于协同过滤的召回（一）基于用户的协同过滤（UserCF）原理展开案例：电影推荐系统（二）基于物品的协同过滤（ItemCF）原理展开案例：音乐推荐系统（三）Model-based
张彦峰ZYF·2023-11-05 15:31

影像组学radiomics学习笔记第三章（一）CT图像包含的特征

3.2影像组学的特征3.2.1特征的定义定量的特征可被分为基于统计学的(statistics-based),基于模型的(model-based),基于变换的(transform-based),基于形态学的
The_root·2023-11-01 21:28

【ICCV‘23】One-shot Implicit Animatable Avatars with Model-based Priors

文章目录前置知识前置知识1）SMPL模型\quadSMPL这类方法只建模穿很少衣服的人体（裸体模型），它只能刻画裸体角色的动画，并不能刻画穿衣服的人体的动画2）data-efficient\quad这个词推荐用，表示对数据的利用效率高，sparse-views时就可以用。Code:https://github.com/huangyangyi/ELICITAuthor:StateKeyLabofCA
Iron_lyk·2023-10-31 17:33

解释强化学习中model-based和model-free,online和off line，on policy 和 off policy的关系与区别

解释强化学习中model-based和model-free,online和offline，onpolicy和offpolicy的关系与区别在强化学习中，有四个重要的概念，它们描述了不同的学习方法和策略评估方式
喝凉白开都长肉的大胖子·2023-10-04 22:52

人脸三维重建

人脸三维重建发展概述三维人脸重建主要有两种思路：model-based和model-free。
Runjavago·2023-09-22 13:48

[Chapter 3] Reinforcement Learning (1) Model-Based Method

ReinforcementLearningFirstly,weassumethatalltheenvironmentsinthefollowingmaterialsareallmodeledbyMarkovdecisionprocesses.Aswehaveknown,anMDPmodelcanberepresentedbyatuple,therewardsarereturnedfromtheen
超级超级小天才·2023-09-06 21:54

TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents

本文是LLM系列文章，针对《TPTU:TaskPlanningandToolUsageofLargeLanguageModel-basedAIAgents》的翻译。TPTU:任务规划和工具使用的LLMAgents摘要1引言2方法3评估4相关工作5结论摘要随着自然语言处理的最新进展，大型语言模型（LLM）已成为各种现实世界应用程序的强大工具。尽管LLM的能力很强，但其内在的生成能力可能不足以处理复杂
UnknownBody·2023-09-05 23:35

大数据——协同过滤推荐算法:线性回归算法

本文主要介绍Model-Based协同过滤算法1、Model-BasedCF基于模型协同过滤算法利用用户
AIGC人工智残·2023-08-17 00:07

02 推荐算法-(01) Model-Based 协同过滤算法

Model-Based协同过滤算法随着机器学习技术的逐渐发展与完善，推荐系统也逐渐运用机器学习的思想来进行推荐。将机器学习应用到推荐系统中的方案真是不胜枚举。
da_journeyer·2023-07-28 12:19

PyQt学习随笔：Qt中Item Views（Model-Based）和Item Widgets（Item-Based）控件的用途和关系

在界面程序开发中，数据的展示主要包括表格、简单列表、树状列表以及纯文本等多种方式，在Qt中将界面表格、简单列表、树状列表称为“表项视图类（itemviewclass）”,并提供了两种实现方式，一种叫itembased，这些类名以widget结尾，如QListWidget等。另一种叫modelbased，这些类以view结尾，如QListView等，对应QtDesigner控件的ItemViews（
LaoYuanPython·2023-06-24 08:10

Policy Gradient

PG可用于model-free或model-based。缺点是容易陷入局部最优
AntiGravity·2023-06-10 20:11

强化学习——强化学习的算法分类

可以看出强化学习可以分为Model-Free(无模型的)和Model-based(有模型的)两大类。Model-Free又分成基于PolicyOptimi
assassin_sword·2023-04-10 23:13

强化学习方法分类

一、理解环境or感知环境Model-based：先理解真实世界是怎样的，并建立一个模型来模拟现实世界的反馈，通过想象来预判新下来将要发生的所有情况，然后选择这些想象情况中最好的那种，并依据这种情况来采取下一步的策略
R戎·2023-04-10 22:36

轨迹优化

该算法是model-based和model-free的混合方法，比model-free方法需求更少的样本，又能很好的解决model-based方法难以成功学习复杂不连续全局动态模型的问题。
TonnyYan·2023-04-03 00:09

【黑盒攻击笔记】2019贝叶斯优化攻击样本BLACK-BOX ADVERSARIAL ATTACK WITH TRANSFERABLE MODEL-BASED EMBEDDING

0.基础知识贝叶斯优化：叶斯优化介绍1.Introduction①背景：当前的decision-basedattack（黑盒攻击）多基于梯度，因此容易陷入局部最优基于概率：计算量大；全局最优→更适用低维基于梯度：计算量小；局部最优→更适用高维②贡献：a.实验证明①b.基于贝叶斯优化和逐次对半，找到更小对抗且减少计算量2.Algorithm①decision-basedattack对初始化更敏感（更
少年芒果君·2023-03-30 03:34

策略梯度(Policy Gradient)

简述强化学习方法主要分为两类，一类是Model-based，另外一种是Modelfree，如图所示：强化学习概况而ModelFree中又包含两种方法，其中一种是基于策略的角度考虑的方法，而PolicyGradient
倒着念·2023-03-29 03:34

2020-07-08_PowerBI DAX language

BI工具要么是基于报表的（Report-Based）Tableau，要么是基于模型的（Model-Based）常用数据模型ER模型(EntityRelationshipModel)
Granarola·2023-03-24 09:31

强化学习基础篇（三十二）基于模型的强化学习算法

1、Model-Free与Model-Based强化学习Model-Free强化学习是智能
Jabes·2023-03-23 06:54

强化学习基础

强化学习的三种方法基于价值（value-based）基于策略（policy-based）基于模型（model-based）一基于价值的方法基于价值(Value-Based)这种方法，目标是优化价值函数V
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-02-17 18:35

论文阅读笔记：Resting state fMRI: A review on methods in resting state connectivity analysis and resting...

functionalconnectivity(FC)分析方法seed-basedanalysis本质上seed-basedanalysis是一种model-based的方法。
书案·2023-02-07 12:52

【论文笔记】强化学习论文阅读-Model-Based RL 9篇

简要介绍了一下Model-BasedRL领域的经典论文（2018年以前）。文章目录引子a.ModelislearnedImagination-AugmentedAgentsforDeepReinforcementLearning,Weber,etal,2017.Algorithm:I2A.（deepmind）NeuralNetworkDynamicsforModel-BasedDeepReinfo
邵政道·2023-02-07 09:51

Model-based RL

注：以下内容基于CS598.1.EstimateModel给定数据集,采用极大似然对模型进行估计。用表示的样本数。2.AnalysisofCertainty-EquivalenceRL2.1Naiveanalysis根据Hoeffding'sInequality:Withprobabilityatleast,将失败率分别平摊到和个事件上，有:所以,定义为一个维的vector，有：Lemma1(Si
海街diary·2023-02-06 06:29

强化学习各概念整理（value/policy-based、on/off-policy、model-based/free、offline）

前言如果你对这篇文章可感兴趣，可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。value-based&policy-basedvalue-based：通过建模训练Q(s,a)，测试时基于s选取使Q值最大的a典型算法：Sarsa、Q-learning、DQNpolicy-based：通过建模训练p(s,a)，即基于s得到不同a的概率，测试时选取概率最大的a典
Gene_INNOCENT·2023-02-02 14:16

MBSE（Model-Based Systems Engineering）基于模型的系统工程

区别于传统系统工程（TraditionalSystemsEngineering，TSE，也是Text-BasedSystemsEngineering）MBSE强调统一的中央型系统模型，并同时获取系统需求以及满足需求的设计决策。可以用来对系统模型的仿真来验证性能，并最优化选择。系统流程如下：以模型驱动的系统框图：
Yixiu丶·2023-01-31 16:03

强化学习笔记：基于价值的学习之价值迭代(python实现)

目录1.前言2.数学原理3.实现3.1Planner类3.2ValueIterationPlanner类4.运行结果及分析1.前言在强化学习中，根据是否依赖于（环境的）模型，可以分为有模型（model-based
笨牛慢耕·2023-01-29 07:25

强化学习笔记：基于策略的学习之策略迭代(python实现)

3.1classPolicyIterationPlanner()3.2测试代码3.3运行结果3.3.1价值估计结果3.3.2策略迭代得到的最终策略1.前言在强化学习中，根据是否依赖于（环境的）模型，可以分为有模型（model-based
笨牛慢耕·2023-01-29 07:22

【读论文】Fast-Classifying, High-Accuracy Spiking Deep Networks Through Weight and Threshold Balancing

IEEE2015摘要本文分析了深度ANN转换SNN中，脉冲神经元的参数影响（如放电率和阈值），并提出了一组优化技术（使用0偏置的ReLU，Model-based和Data-based两种新的归一化方法调节放电率
Selena Lau·2023-01-24 08:11

【强化学习】model-based和model-free的理解和误区

强化学习的术语和概念非常多，网上博客和教程鱼龙混杂，针对model-based和model-free的解释就有很多种，现总结一些博客中常出现的误区：【误区一】model-based和model-free
Katniss的名字被占用·2023-01-15 10:30

基于模型的强化学习笔记

[6][model-based]SurveyonMBRL-知乎(zhihu.com)关于环境模型(worldmodel)的学习-知乎论文地址1.OverviewofModel-basedRL具有高样本复杂度的
小蜗子·2023-01-14 08:42

强化学习--综述3之强化学习的分类

强化学习的分类  RL算法可以分为基于模型的方法(Model-based)与免模型的方法(Model-free)。  1）前者主要发展自最优控制领域。
whitenightwu·2023-01-14 08:12

PoseGait：A model-based gait recognition method with body pose and human prior knowledge

Relatedwork基于外观的识别方法：常见的输入数据形式最常见的是GEI。对GEI的处理方式一般为：1)从视频中提取人体轮廓;2)通过轮廓对齐和平均计算步态能量图像GEI;3)然后计算两个GEIs之间的相似关系也有直接使用剪影的方法，如Gaitset。但是基于外观的识别方法主要的挑战是角度/载荷/衣物/遮挡等，它们会改变人的轮廓。基于模型的方法先建立人体的模型，根据输入数据得到模型参数，而后对
weiwanshu·2023-01-01 12:05

【论文随笔】Model-based Reinforcement Learning from Signal Temporal Logic Specifications

参考文献：P.Kapoor,A.Balakrishnan,andJ.V.Deshmukh,“Model-basedReinforcementLearningfromSignalTemporalLogicSpecifications.”arXiv,Nov.10,2020.doi:10.48550/arXiv.2011.04950.Outline用DNN来学习系统动态，用于MPC的轨迹生成优化目标为S
ALL 2 WELL·2022-12-08 12:09

基于模型与不基于模型的深度增强学习_[Model-based]基于模型的强化学习论文合集...

最近组里在讨论接下来在强化学习这块的研究方向，在讨论之前，我们把强化学习各个子方向的论文都粗略过了一下，涉及到model-free/model-based/multi-agent/deepexploration
weixin_39564386·2022-12-06 22:22

[Model-based]基于模型的强化学习论文合集

原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72642285github：https://github.com/PaddlePaddle/PARL/blob/develop/papers/archive.md#model-based-rl仅供自己参考学习使用，如果有问题或者觉得内容不错，请去原文作者处点赞和讨论，谢谢。[背景]阻碍强化学习落地的致命缺点强化学习近些年在控制领
小芮猪·2022-12-06 22:20

论文笔记之：Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration

开始正文之前，首先要弄清楚两个概念：Model-free和Model-based。
a1424262219·2022-12-04 10:19

强化学习导论 | 第八章 规划和学习

前面几章已经讲了model-based(如：动态规划)和model-free(蒙特卡洛、时序差分)方法。这两种方法的区别在于计算价值函数的时候是否已知模型（这里指状态转移概率）。
ttliu_kiwi·2022-11-28 09:38

初探强化学习(6)到底TMD什么是model-based和model-free(基于模型的强化学习和基于模型的强化学习 TMD的到底是什么)

0如何定义无模型和有模型Model-based和Model-free方法对比Model-based：一旦model学好后，就是采用On-Policy的算法；一旦model学好后，就不需要与真实环境有过多地互动
难受啊！马飞...·2022-11-26 02:19
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