原创 強化學習——（1）Policy Gradient
文章目錄1. 基礎介紹2. 難點3. Policy 算法3.1 Policy-based 方法3.1.1 改進點 1 增加baseline3.1.2 改進點 2 調整Reward3.2 與深度學習區別4. 知識點回顧4.1 Epi
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原创 C均值聚類
文章目錄1. 標準C-Means1.1. 基本思路1.2. 樣本在類間調整思路1.3. 具體步驟1.4. 初始化類的方法1.4.1 選擇代表點1.4.2 初始類劃分2. IOSDATA2.1 簡介2.2 算法流程2.2.1 符號釋
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原创 0 圖神經網絡序言——cs224w
1. 簡介 1.1 世界中的圖 在真實世界中，每個人都不是獨立的個體，人們通過交流和電話進行信息的溝通，這都都是圖的一部分。我們想要知道他們都代表什麼意思，就需要將這些關係進行編碼，也就是圖的表示。 例如： 在生物提供，各種分子
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原创 計算機視覺（一）—— 目標檢測和邊界框
文章目錄1. 什麼是目標檢測2. 目標檢測大致思路2.1 邊界框2.2 合理的邊界框？2.2.1 某一種錨框的生成方法2.2.1.1 方法描述2.2.1.2 代碼2.2.2 錨框優劣的評定2.2.2.1 基本概念2.2.2.2 代
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原创 pytorch中謎一樣的索引賦值法
test import torch nums = 3 # 首先，我們隨機生成一個3*5的矩陣 a = torch.randn(nums, 5) # 在列的維度(dim=0)，取每列的最大值 overlap_for_each_pri
2020-07-03 03:42:09
原创 2 PageRank—cs224w
文章目錄1. 什麼是PageRank2. PageRank的數學原理3. 工程中的PageRank4. 參考文獻 1. 什麼是PageRank 在很久很久以前，點擊谷歌搜索之後，每個網址的排名就是根據pagerank進行計算的。所
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原创 1 圖的度量——cs224w
1. 怎麼衡量一個網絡 有四個指標： 1.1 Degree Distribution 度的分佈直方圖：統計不同度的個數。將其歸一化後，則反映了其分佈 1.2 path 有向圖和無向圖之間距離的長度不同 有了節點之間的度量方
2020-07-03 03:42:08
原创 Pytorch構建模型的幾種方法
原文地址 假設構建一個網絡模型如下： 卷積層–>Relu層–>池化層–>全連接層–>Relu層–>全連接層 import torch import torch.nn.functional as F from collections
2020-07-03 03:42:08
原创 分級聚類方法
文章目錄1. 算法思想2. 具體步驟3. 兩個類之間的相似性度量4. 缺點 1. 算法思想 分級聚類方法（hierachical clustering）。聚類的結果可能是NNN類也可能是111類。 因此，在歸類的過程中可以從NNN
2020-07-03 03:41:58
原创 三維重建之DLT method
1 基本概念 我們的目標是，首先在真實世界中選取特定的點，測量其座標（這個是人爲可以測量得到的），然後觀察它在圖像中的座標，估計相機的內、外參數，利用相機的內外參數，就可以計算真實世界中任意點的座標。 2 引言 我們使用攝像機對物
2020-07-03 03:41:57
原创 Reinforcement Learning——Chapter 2 Multi-armed Bandits
1. Perface 強化學習與其他學習方法最大的區別在於，強化學習 it uses training information that evaluates the actions taken rather than instr
2020-05-12 00:13:32
原创 Reinforcement Learning——Chapter 1 Introduction
Introduction 強化學習是一種從與環境交互中直接獲得goal-direxted learning的方法。 1.1 Reinforcement Learning 強化學習有兩個主要的特徵：trial and error（不
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原创 神經網絡——（GAN之二）
1. GAN的理論 在圖片生成過程中，我們的目標其實是存在一定的分佈的，假設在整個圖像空間中，藍色部分的點可以生成人臉，其他區域的臉則不能生成人臉。那麼，我們的目的是尋找藍色區域的概率密度函數 1.1 最大似然估計與GAN 一般
2020-04-28 01:18:43
原创 神經網絡基礎——（GAN之一）
1. Basic idea of GAN 1.1 基本思路 在實際的code中，往往將Generator和Discriminator合起來當做一個巨大的network，input是vector，output就是一個value，
2020-04-28 01:18:43
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原创 強化學習 —— （4）A3C
1. Policy Gradient的不足 在Policy Gradient中提到，Policy Gradient 算法在計算Reward時需要對數據進行採樣： 在採樣的過程中，有很大的隨機性，不太穩定。那麼，能不能直接通過估計
2020-04-21 00:25:08