一、准备自己的数据集1.在yolov5文件夹下新建一个文件夹，这里取名为VOCData 2.进入后新建两个文件夹 Annotations 和 images（图中多余是之后生成的） images：用于存放要标注的图片（jpg格式）Annotations ：用于存放标注图片后产生的内容 二、运行 split_train_
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2024-08-21 10:39:28
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一、强化学习（Reinforcement Learning）概述Learning from experience强化学习 方法起源于动物心理学的相关原理，模仿人类和动物学习的试错机制，是一种通过与环境交互，学习状态到行为的映射关系即策略，表示在各个状态下，智能体采取的行为或行为概率1.1 智能体与环境智能体在 t 时刻从环境中接收一个状态，它会通过动作与环境进行交互环境会产生一个新的状态，以及一个
强化学习，主要是根据环境反馈来进行训练学习的一系列算法。最常见的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。Q-Learning训练学习基于一个Q表格，形式如下： Q table
动作1动作2……动作n状态1 状态2 …… 状态n&nbs
一、提升模型性能的方法一般在四个方向：1.Data Augmentation2.Weight Initialization3.Transfer learning + Fine-tune4.Ensemble/Model Fusion数据增强、迁移学习与微调这些之前已经学过了。关于权重的正则化约束。因为单纯的不断增强数据量，还是不够的。因为提升过的数据是高度相关的。对抗过拟合应该主要关注模型的“熵容量
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2024-05-06 17:05:13
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在用数据集进行测试的时候，不光是已经配置好的数据集，下面讲一下自己的数据集该怎么生成训练数据集。1.观察数据集结构，配成特征标签对 上面文件夹存放的是数据集的图片，其中训练集60000张，测试集10000张，txt文件存放的是对应图片的标签 2.在代码中写上这四个文件的路径，以及s生成的npy数据集的路径train_path = 'G:\Desktop\mooc\class4\
浅谈机器学习之数据集构建 正如大家现在知道的，深度学习模型(DL)和机器学习模型(ML)是数据驱动型任务，在近乎完美的数据集面前，模型间的细微差异可以忽略。但要获得覆盖目标场景所有特征的样本，不仅要耗费巨大的人力物力，而且往往也无法得到满意的效果。那么如何确定模型需要的最佳数据规模，就显得尤为重要。收集样本后，如何按比例构建数据集也是一个问题。1 衡量数据集规模 无论是回归分析或计算机视觉任务，
数据安全的精细化管理精细化管理的意义管理规范化对象精细化防护个性化精细化管理的意义数据安全是目前安全行业主要发展方向之一，传统以网络为中心的安全厂商近年来不断丰富自身产品线，相继增加数据安全领域产品，可以看出，数据安全行业是未来各大安全企业战略争夺点，总体而言，现今数据安全整体建设平均处于1.0阶段，业务与数据未进行深度融合，数据安全实现业务目标有限。 精细化管理是一种理念，是组织业务发展的指导思
近日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，明确提出“数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放”。有专家解读，未来投资重点将从“新基建”走向“新应用”，应用端的创新必须高度精准化才能真正触达有效市场。结合当前各行各业上云实践来看，要“边打好地基边建房”，即在夯实云基础设施底座的同时，完成数据上云、应用上云，最大程度地释放数据潜能，创造新的业务价值。数据要
目录图片识别类数据集导入利用pathlib库检测数据集（如果数据集路径正确，这一步可以不用）本地数据集的目录结构pathlib库检测数据集利用image_dataset_from_directory方法导入数据集image_dataset_from_directory方法的介绍（参数、返回值、总结）：1. 参数说明：2. 返回值介绍：3. 总结：Dataset的额外处理cache()函数shuff
深度学习正则化—提前终止本篇文章旨在解决下面四个问题： 1. 什么是提前终止？ 2. 提前终止有什么好处？ 3. 为什么提前终止会有用？ 4. 怎么实现提前终止？问题1、2与4的答案 提前终止的目的是为了防止过拟合，如果我们只要返回使验证误差最低的参数，就可以获得验证集误差更低的模型。 图1.学习曲线(横轴为训练轮次，纵轴为负的对数似然) 对图1的注释： 蓝色曲线表示训练集上的lo
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2024-07-30 22:17:50
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系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习)Dueline DQN总结 前言强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大
基本原理 强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来，其基本原理是：如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent的目标是在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。强化学习把学习看作试探评价过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生
flappy bird 为例子来讲小鸟飞例子-建模关键点：增强学习有三个要素：状态S，动作A，奖惩R的策略QS：d(x,y)表示小鸟离下一根柱子的距离和高度差A：飞一下 或者 不飞，两种可选动作Q（S+A->R）：为一个策略表，也称之为Q，其实就是我们最终想学到的东西。就是在某状态S下采用不同动作A 可以得到的奖惩R。 如何训练： Initialize Q arbitra
强化学习强化学习（Reinforcement Learning，RL），也叫增强学习，是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法．是和监督学习，无监督学习并列的第三种机器学习方法例如：(这个解释来自于：DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍)你现在在家，有两个动作选择：打游戏和读书。如果选择打游戏的话，你就跑到了网吧，选择读书的话，就坐在了书桌面前
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2024-08-01 09:48:41
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本文选自《白话强化学习与PyTorch》一书。 既然大家要么是程序员，要么正走在程序员养成的路上，要么正看着其他人走在程序员养成的路上，那么，按照程序员的思维来理解强化学习将会更加顺畅。把“贯序决策”翻译成“白话”就是：强化学习希望机器人或者智能体在一个环境中，随着“时间的流逝”，不断地自我学习，并最终在这个环境中学到一套最为合理的行为策略。 在这样一个完整的题设下，机器人应该
正文（START）： 强化学习非常重要，原因不只在于它可以用来玩游戏，更在于其在制造业、库存、电商、广告、推荐、金融、医疗等与我们生活息息相关的领域也有很好的应用。 本文结构：定义和监督式学习, 非监督式学习的区别主要算法和类别应用举例 强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决
系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习)Deep Deterministic Policy GradientDDPG基于Actor_Critic中改善了啥呢？ 前言强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和
定制设计信息采集方案，可考虑如下实施策略。 (1)根据数据库规模和数据变化情况，可考虑在数据库、schema、表、分区表等不同级别采集统计信息 (2)设置并行度，提高统计信息采集的效率estimate_percent (4)重点对最消耗资源的SQL语种所涉及表的进行统计
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2024-09-05 15:58:32
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还有两个问题没有解决。(1) prov_city_list.json 下载后，如果变为 com.baidu.bus.f.b 的对象的？在 3.加载城市列表 的第 14 步中，hObject 的成员 c 被赋了一个值，类型就是 com.baidu.bus.f.a，向上找这个对象是如何生成的： invoke-static {v0, p1}, Lcom/baidu/bus/net/a/b;-
第二章 多臂tiger机问题第一节 简介强化学习是一种试错型学习范式。第二节 问题介绍多臂tiger机（multi-armed bandit，MAB）不存在状态信息，只有动作和奖励。有一个拥有K根拉杆的tiger机，拉动每一根拉杆都对应一个关于奖励的概率分布R。我们每次拉动其中一根拉杆，就可以从该拉杆对应的奖励概率分布中获得一个奖励r。在各根拉杆的奖励概率分布未知的情况下，从头开始尝试，目标是操作
