前面有几篇博文讲了使用 TensorFlow 实现线性回归和逻辑斯蒂回归，这次来说下多层感知器（Multi-Layer Perceptron）的 TensorFlow 实现。本篇博文的代码及结果图片等可以在这里下载，里面包含TensorFlow的实现和sklearn的实现，以及各自的结果图片。原理多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射
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2024-08-26 14:20:20
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今天介绍一篇来自卡耐基梅隆大学等单位 ECCV 2022 的一篇关于快速知识蒸馏的文章，用基本的训练参数配置就可以把 ResNet-50 在 ImageNet-1K 从头开始 (from scratch) 训练到 80.1% (不使用 mixup，cutmix 等数据增强)，训练速度（尤其是数据读取开销）相比传统分类框架节省 16% 以上，比之前 SOTA 算法快 30% 以上，是目前精度和速度双
在金融行业里，大家对于系统稳定运行比精准运行，更迫切的需求。这也是为什么位于国内四大行之首的工商银行，后台业务系统还是多年没升级。原因之一是考虑到系统需要稳定运行。在风险管理上，对于稳定性的监控也十分重要，在这之上才会考虑风险的精准识别，以及差异化客群风险定价。衡量稳定度的量化指标有很多，其中最好用也最容易理解的是PSI指标。01、PSI指标是什么？PSI是Population Stability
在日常管理中，项目团队如果还处于震荡期阶段，经常会出现一个情况，在项目团队中某些成员遇到挑战性问题的时候，其他经验比较丰富的人或者项目团队领导经常会对其进行帮助，在这个过程中可能没有注意的方式方法，导致这种帮助的行为给相关人带来了很大的压力，会让他们形成一个自我保护性的想法“领导是否怀疑我的能力，觉得我搞不定这件事情？”或者“我能搞定这些事情，你们说的方式方法跟我的也没什么区别嘛”，因为团队成员还
在本笔记中，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的相关概念，并将其运用到最基础的MNIST数据集分类任务中，同时展示相关代码。本笔记主要从下面四个方面展开： 文章目录1 多层感知机(MLP)理论知识1.1 隐藏层1.2 激活函数1.3 多层感知机1.4 交叉熵(cross entropy)损失函数2. MNIST数据集简介3. 代码详解及结
在强化学习领域，传统的要素为环境，观察表述，奖励，动作，这里的奖励完全由环境给出，论文提出一种内部驱动的奖励系统，如下图所示：本文将奖励分为内部驱动的奖励和外部驱动的奖励，二者相互作用指导智能体的行动。这在生物学上有一定的依据，生物在进化中学习到了很多的品质，比如喜欢探索，好奇心，这些品质即使没有外部奖励，一些生物的个体依然会保持，可见其合理性。论文使用两个实验证明，使用自身相关的奖励，比单纯使用
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2024-07-30 17:01:25
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InternLM-Chat-7B 智能对话演示 本小节我们将使用InternStudio中的A100(1/4)机器和InternLM-Chat-7B模型部署一个智能对话演示。 2.1环境准备 在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，如下图所示选择Cuda11.7-conda，如下图所示： 接下来打开刚才租用服务器的进入开发机，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载
第一章 博弈论基础1. 博弈基础1.1 博弈的表示形式1.2 纯策略与混合策略2. 博弈解2.1 占优策略均衡2.2 纳什均衡3. 博弈学习动力学简介3.1 博弈学习框架3.2 最优响应动力学3.3 择优响应动力学参考文献 复杂网络是21世纪的新兴学科, 演化博弈论是现阶段博弈科学研究的范式. 演化博弈摒弃了传统博弈论中的完全理性和完全信息假设, 从系统动态的角度考察个体决策到群体决策的形成
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2024-07-24 13:55:20
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LSTM 网络工作示意图什么是 LSTM 网络？LSTM （Long Short Term Memory, 长短期神经网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN, Recurrent neural networks）。 LSTM 能够通过更新单元状态来学习参数间的长期依赖关系，目前在机器翻译、语言识别等领域有着广泛应用。LSTM 的使用背景当你读这篇文章的时候，你可以根据你对前面所读单词
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原创
2023-06-23 10:54:34
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全状态反馈控制系统状态反馈控制器 通过选择K，可以改变的特征值，进而控制系统表现。LQR控制器最优控制，其本质就是让系统以某种最小的代价来让系统运行，当这个代价被定义为二次泛函，且系统是线性的话，那么这个问题就称为线性二次问题，设计的控制器（即问题的解）可以称为LQR（Linear Quadratic Regulator）线性二次调节器。1、连续时
基于matlab的数据图像增强处理研究应用 基于 MATLAB 的数据图像增强处 理研究应用 实验课程名称 数字图像处理及应用 2016 年06月30日目录 摘要.2 第一章 绪论 3 1.1.MATLAB 基本知识介绍 3 1.2.图像增强技术概述 .4 第二章基于 MATLAB 的图像增强处理5 2.1 空域处理法 .5 2.1.1 灰度直方图 6 2.1.2 直方图均衡化 6 2.2空域滤波
PS：笔者强烈建议诸位注册一个EETOP的账号，每天签到或者发贴、回贴就有积分了，里面的资源非常丰富，各种软件、资料都能找到。 一、入门首先要掌握HDL（HDL=verilog+VHDL）。 第一句话是：还没学数电的先学数电。然后你可以选择verilog或者VHDL，有C语言基础的，建议选择VHDL。因为v
尽管大部分应用中都将PID算法作为闭环过程控制的事实标准，但对于如何优化PID回路以达到最优性能的方法，人们仍然没有达成共识。在工业自动化行业，尽管大部分人将比例- 积分- 微分 (PID) 算法作为闭环过程控制的事实标准，但优化PID 回路以达到最优性能的最佳方法，仍然没有达成共识。这些实践在概念上很简单：选择用于定义总体控制量的比例、积分和微分的相对大小的增益、速率和重置参数。在实践中，回路整
搜集了各大网络，请教了SLAM大神，终于把SLAM的入门资料搜集全了！在分享资料前，我们先来看看，SLAM技术入门前需要具备哪些知识？首先学习SLAM需要会C和C++，网上很多代码还用了11标准的C++。第二要学会用Linux。第三要会cmake，vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。只有学会了这些东西，才能真正上手编一个SLAM系统。如果要跑
rosrun robot_sim_demo robot_keyboard_teleop.py出错yhs@yhs-CN15S:~/tutorial_ws$ rosrun robot_sim_demo robot_keyboard_teleop.py
[rospack] Error: package 'robot_sim_demo' not found解决：source ~/tutoria
马尔可夫决策过程 MDP 基于模型的动态规划方法（Model-Based，DP）策略搜索策略迭代值迭代无模型的强化学习方法（Model-Free）蒙特卡洛方法（MC）：效率不高，但是能够展现 model-free 类算法的特性；时序差分方法（TD，Important）：直接从 episode 学习，不需要了解模型本身，即 model-free；可以学习不完整的 episode，通过自身的引导（bo
强化学习(reinforcement learning)，又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS
参考链接：常用的启发式算法什么是启发式算法定义：启发式算法一般用于解决NP-hard问题，其中NP是指非确定性多项式。启发式算法是相对于最优化算法提出的，是基于直观或者经验构造的算法，在可接受的开销（时间和空间）内给出待解决组合优化问题的一个可行解。例子：例如，著名的推销员旅行问题（Travel Saleman Problem or TSP）：假设一个推销员需要从南京出发，经过广州，北京，上海，…
分享一本由Alekh Agarwal、Nan Jiang和Sham M. Kakade编写的新书，《强化学习：算法与理论》。本书11月最新release出来的讲解强化学习的书籍，目前还在持续更新中，最新版本刚刚放出来，分享给大家。 文末附本书pdf最新版下载地址。 &nb
原创
2022-11-30 14:52:12
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