在研究语义通信的时候,发现解码端很多都是用GAN或基于GAN来完成的。带着对GAN的好奇,对GAN进行了一个初步学习。这篇文章介绍一下和GAN相关的一些常识吧~ 本文围绕以下几个内容展开: 1.什么是GAN? 2.为什么要研究GAN? 3.GAN具体的训练过程? 4.GAN的优缺点 5.GAN的应用 6.现有的开源GAN项目 一、什么是GAN? GAN全称
一、什么是多重离散动作空间? 多重离散动作空间是指一个环境中具有多个离散动作空间的情况。在传统的强化学习中,通常假设环境的动作空间是离散的,即代理可以选择的动作是有限且离散的。然而,在某些情况下,一个环境可能具有多个离散动作空间,每个动作空间对应于不同的维度。 举个例子,假设你有一个机器人控制问题,机器人可以在三个维度上采取动作:X轴方向、Y轴方向和Z轴方向。每个维度上的动作空间都是离散的,例如在
1 模拟退火法的理解 模拟退火法作为一种启发式搜索方法,与蒙特卡罗法、枚举法等盲目搜索方法相以区别的地方,即它可以利用搜索过程中的信息来改进搜索的策略,因此启发式搜索方法的特点就是,它有助于加速求解的过程,它可以找到较优解,但是却不一定能找到最优解,这个结论在之后的内容中再加以说明。 1.1 爬山法 爬山法作为一种局部寻优算法,主要的步骤:(1)在解空间中随机生成一个初始解;(2)在初始
本文作为自己阅读论文后的总结和思考,不涉及论文翻译和模型解读,适合大家阅读完论文后交流想法,关于论文翻译可以查看参考文献。论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.11053 一. 全文总结 本文提出了一个一般概率多步时间序列回归的框架。具体来说,本文利用了seq2seq神经网络的表达性和时间性质(例如,递归和卷积结构),分位数回归的非参数性质和Direct Mu
本文作为自己阅读论文后的总结和思考,不涉及论文翻译和模型解读,适合大家阅读完论文后交流想法,关于论文翻译可以查看参考文献。论文地址:https://arxiv.org/abs/1809.04206 一. 全文总结 本文提出使用一组滤波器来提取时不变的时间模式(CNN),类似于将时间序列数据转换为其“频域”。然后,我们提出了一种新的注意力机制来选择相关的时间序列,并利用其频域信息进行多元
Highway-env Intersection 本文将继续探索rl-agents中相关DQN算法的实现。下面的介绍将会以intersection这个环境为例,首先介绍一下Highway-env中的intersection-v1。Highway-env中相关文档——http://highway-env.farama.org/environments/intersection/。 highway
一、AlexNet简介 AlexNet是Alex和Hinton参加2012年imagenet比赛时提出的卷积网络框架,夺得了当年ImageNet LSVRC的冠军,且准确率远超第二名,带来了深度学习的又一次高潮。 论文地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neu
学习一下rl-agents的项目结构以及代码实现思路。 source: https://github.com/eleurent/rl-agents rl-agent Get start Installation pip install --user git+https://github.com/eleurent/rl-agents Usage rl-agents中的大部分例子可以通
从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务 为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛 是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合 下图就是各种预训练模型的思维导图
张量是TensorFlow最主要的数据结构,张量是数学领域的概念,具体到TensorFlow中,一个张量就是一个张量类的实例,是绑定了相关运算的一个特定类型的多维数组。 1、张量的属性: 所有张量都有一个静态的类型和动态的维数,也就是说你可以实时的改变一个张量的内部结构。 只有张量类型的对象才能在计算图的节点中传递。 张量的阶(rank):表示张量的维度,但跟矩阵的秩又不太一样。它表示
为什么我要写这篇博客呢?因为我刚开始学习深度学习的时候,什么都不懂,网上好多代码调用一次模型都是预测一张图片。然后我对一个文件夹的图片进行预测,调用了一个文件夹图片数量次模型!我太傻了。。。 训练模型部分我就不说了,下面介绍模型预测部分:(代码环境是tensorflow2.0) 读入图片的路径信息、名字列表 #读入所有图片的路径 test_image_path = glob.glo
一、数据处理 用于训练 RNN 的 mini-batch 数据不同于通常的数据。 这些数据通常应按时间序列排列。 对于 DI-engine, 这个处理是在 collector 阶段完成的。 用户需要在配置文件中指定 learn_unroll_len 以确保序列数据的长度与算法匹配。 对于大多数情况, learn_unroll_len 应该等于 RNN 的历史长度(a.k.a 时间序列长度),但在某
1 dlib库介绍 dlib官网:http://dlib.net/dlib模型文件和源码下载:http://dlib.net/files/ dlib介绍 dlib人脸检测与人脸识别 2 dlib人脸检测:绘制出人脸检测框 2.1 dlib人脸检测源码 1、人脸检测,dlib官方例子face_detector.py face detector 这个人脸检测器是使用现在经典的直
一、RNN简介 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类用于处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同,RNN引入了“内部状态”(或称为“隐藏状态”),使得网络能够存储过去的信息,并利用这些信息影响后续的输出。这个内部状态的更新过程使得RNN能够处理不同长度的输入序列,比如文字或语音数据。 RNN的特点是在不同时间步的单元之间存在连接,形成一个沿时间维
在强化学习中,环境(Environment)是智能体(Agent)进行学习和互动的场所,它定义了状态空间、动作空间以及奖励机制。Env Wrapper(环境包装器)提供了一种方便的机制来增强或修改原始环境的功能,而不需要改变环境本身的代码。 Env Wrapper主要有以下的几个特性 预处理和归一化: 为了提高学习效率和稳定性,很多时候需要对环境的状态进行预处理,例如归一化处理,使得所有的输
在一般的视觉视觉颜色是由RGB组成的,为了简化处理的视觉的复杂度,以及得到分割出指定物体的特征形状,通过二值化的方法更加的高效方便 二值化图像 二值化定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果 二值化分割定义:一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法
0. 简介 对于自动驾驶来说语义分割是自动驾驶中理解周围环境的一项常见任务。可行驶区域分割和车道检测对于道路上安全且高效的导航尤为重要。为了满足自动驾驶汽车中可行驶区域和车道分割的高效轻量级,《TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation in Self-Drivin
感觉这个不常用,但用到了不会就很尴尬了! 增加维度主要是用tf.expand_dims()这个方法,降低维度用的是tf.squeeze()这个方法。下面我放上这两个函数的源代码,其实自己稍微看一下就懂了。 def expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None): """Inserts a dimension of 1 into a t
本文章将介绍 DI-engine 中用于高效构建和标准化不同类型决策环境的系列工具,从而方便我们将各式各样的原始决策问题转化为适合使用强化学习方法解决的形式。 前言 对于“决策环境复杂性”的问题,这里描述的是在强化学习(RL)领域中,如何处理和简化复杂决策环境的挑战。决策环境可以非常广泛,包括虚拟世界的视频游戏、现实世界的棋类游戏、自动驾驶等场景。所有这些环境都有一个共同点:需要智能体(agent
环境搭建 注意:efficientnet这个库在7月24的时候更新了,keras和tensorflow.keras框架也可以用,想要学习EfficientNet,如果你要训练的模型是7月24日之前的,请安装0.0.4版本。安装代码: pip install -U efficientnet==0.0.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 环境
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