，需要在 reverie/backend_server 目录下运行python reverie.py该进程是阻塞式的，受用户输入驱动，一般分为两个步骤：首先，需要选择一个预设的场景，比如官方给的例子，开启一个...：图片该模块的运行是由用户命令行驱动的，不会一次性进行一整个周期的模拟，而是根据用户输入的step数量决定跑多少时间（游戏时间）。...，其中主循环会调用每个Persona类的move方法，一张图简单表示其输入输出图片可以看到move方法通过当前的地图状态、agent对象列表、以及当前位置和时间，决定Agent的行动该方法的流程具体来说可以分为...：根据时间判断当前是否为新的一天(或更特别的，为第一天)，当为新的一天时需要进行长期/当日计划，这一点与人类的习惯相符调用perceive方法（感知），此方法用于感知Agent当前周围正在发生的事情，并根据发生的范围对其进行排序...方法（计划），此方法即模仿人类的思考过程，以retrieve方法的输出作为输入，的整体上分为几个阶段：如果是新的一天，进行长期规划⇒如果当前动作停止，决定下一个进行的动作⇒根据目前感知到的事件，决定当前专注于其中哪一件
选自Medium 作者：Simeon Kostadinov 机器之心编译 参与：蒋思源 LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模...在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的梯度消失问题。...基本上，这两个门控向量决定了哪些信息最终能作为门控循环单元的输出。这两个门控机制的特殊之处在于，它们能够保存长期序列中的信息，且不会随时间而清除或因为与预测不相关而移除。...如前面更新门所述，h_(t-1) 和 x_t 先经过一个线性变换，再相加投入 Sigmoid 激活函数以输出激活值。 3. 当前记忆内容 现在我们具体讨论一下这些门控到底如何影响最终的输出。...现在我们应该比较了解到底 GRU 是如何通过更新门与重置门存储并过滤信息。门控循环单元不会随时间而清除以前的信息，它会保留相关的信息并传递到下一个单元，因此它利用全部信息而避免了梯度消失问题。
目前尚不清楚传统的神经网络如何利用其对电影中先前事件的推理来通知后面的事件。 循环神经网络解决了这个问题。它们是带有循环的网络，允许信息持久化。 循环神经网络具有循环。...在上图中，一大块神经网络， 一种一种，看一些输入 X吨X吨 并输出一个值 H吨H吨. 循环允许信息从网络的一个步骤传递到下一个步骤。 这些循环使循环神经网络看起来有点神秘。...下一步是决定我们将在细胞状态中存储哪些新信息。这有两个部分。首先，称为“输入门层”的 sigmoid 层决定我们将更新哪些值。...最后，我们需要决定我们要输出什么。此输出将基于我们的细胞状态，但将是一个过滤版本。首先，我们运行一个 sigmoid 层，它决定我们要输出细胞状态的哪些部分。...在这篇文章之前，我在我教授的两个关于神经网络的研讨会系列中练习解释 LSTM。感谢所有参与其中的人对我的耐心和反馈。 除了原作者之外，还有很多人为现代 LSTM 做出了贡献。
这两个视图之间的差距是通过遥测发现的，而配置和其他信息被强加到网络上，试图使其与理想状态保持一致。 有关此过程的问题可能包括以下内容：遥测配置循环需要多长时间？...当运行状态发生改变时，通常在实际网络及其组件附近做出关于如何操作的决定。因此，分布式控制平面对网络运行状态的变化反应更快，但是它们对业务意图的变化反应要慢得多。...因为网络中有两个真实的状态，所以应该有两个控制平面代表决策的两个状态。每个控制平面应根据业务意图和实际网络做出不同类型的决策。这些决定的结果应该发送到一个中心位置，然后反馈给决策控制平面。...允许分布式的控制平面根据操作变化在本地做出决策是有意义的。同时，应允许集中控制平面根据业务意图作出决定，并以某种方式将这些意图反映到业务状态中。理想状态就变成了操作现实和业务需求的合并。...SDN模型根据决策所需信息所在的位置划分决策权，是根据实际网络状况和业务需求做出快速反应的有力网络模型
研究人员表示，MEMO 的两个新颖组件——第一个组件将事实和存储在外部存储器中的记忆分离，第二个组件采用了一种检索系统，在决定一个答案之前允许不同数量的“记忆跳数”，使它能够解决新颖的推理任务。...在我们的日常生活中，我们需要做出一些判断，这些判断需要将那些不是一次经历的事实联系起来，而且是在不同时间点的经历中获得的。...根据这两个分开的情节，你可以推断出女人和男人之间有关系。这种单一经验的灵活重组以新颖的方式来推断未观察到的关系被称为推理，并由海马体支持。 ?...输出为三个d维向量。将每项分隔到不同内存中，可以让我们在执行内存查找时了解如何对每项进行加权。 其次，注意力机制。与EMN不同的是，本文的注意力机制由于输出是多头的缘故，这里的注意力机制也同样为多头。...在前面的部分中，我们描述了MEMO如何针对一个输入查询，输出多个潜在的答案，以及如何学习一个有效的答案所需要的计算步骤。 为了做出这个决定，我们在每一步都收集了一些信息，并使用它来创建观察点。
作者：Debarko De 机器之心编译 参与：李诗萌、路 本文转自机器之心，转载需授权 本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个 RNN 实现示例。 什么是循环神经网络（RNN）？...它们如何运行？可以用在哪里呢？本文试图回答上述这些问题，还展示了一个 RNN 实现 demo，你可以根据自己的需要进行扩展。 ? 循环神经网络架构 基础知识。Python、CNN 知识是必备的。...本文仅为了与人类大体相关联，而不会做任何决定。本文只是基于之前关于该项目的知识做出了自己的判断（我甚至尚未理解人类大脑的 0.1%）。 何时使用 RNN？ RNN 可用于许多不同的地方。...这与其他循环神经网络不同。一般而言，前馈网络接受一个输入并据此产生输出，这也是大多数监督学习的步骤，输出结果可能是一个分类结果。它的行为与 CNN 类似。输出可以是以猫狗等作为标签的类别。...现在我们了解了 RNN 是如何实际运作的，但是在实际工作中如何训练 RNN 呢？该如何决定每个连接的权重呢？如何初始化这些隐藏单元的权重呢？循环网络的目的是要准确地对序列输入进行分类。
选自Hackernoon 作者：Debarko De 机器之心编译 参与：李诗萌、路 本文简要介绍了什么是循环神经网络及其运行原理，并给出了一个 RNN 实现示例。 什么是循环神经网络（RNN）？...它们如何运行？可以用在哪里呢？本文试图回答上述这些问题，还展示了一个 RNN 实现 demo，你可以根据自己的需要进行扩展。 ? 循环神经网络架构 基础知识。Python、CNN 知识是必备的。...本文仅为了与人类大体相关联，而不会做任何决定。本文只是基于之前关于该项目的知识做出了自己的判断（我甚至尚未理解人类大脑的 0.1%）。 何时使用 RNN？ RNN 可用于许多不同的地方。...这与其他循环神经网络不同。一般而言，前馈网络接受一个输入并据此产生输出，这也是大多数监督学习的步骤，输出结果可能是一个分类结果。它的行为与 CNN 类似。输出可以是以猫狗等作为标签的类别。...现在我们了解了 RNN 是如何实际运作的，但是在实际工作中如何训练 RNN 呢？该如何决定每个连接的权重呢？如何初始化这些隐藏单元的权重呢？循环网络的目的是要准确地对序列输入进行分类。
模型的输出必须由某个字母决定，所以我们设置输出层有 26 个神经元（决定是由概率做出）。 1.3 编译模型 现在已经定义好了模型，我们可以编译它了。...通过训练，我们尝试找到可以在输出时做出决定的最好的权重组合。我们必须指定用来评估权重组合的损失函数，用来为网络寻找不同的权重组合的优化器和任何我们在训练中想收集和报告的备选的矩阵。 ?...在退出 while 循环后进入网络摄像头读取数据停止相机并关闭所有窗口。 执行 1....运行引擎文件 ? 5. 捕捉蓝色瓶盖 玩得开心！ 结论 在本教程中，我们构建了两个使用著名的 EMNIST 数据进行训练的深度学习模型，一个 MLP 模型和一个 CNN 模型。...并使用这些模型来实时预测我们感兴趣的对象所写的字母。我鼓励您通过调整这两个模型的架构来看看它们会如何影响您的预测。希望本教程很有趣，谢谢阅读。
几乎所有基于循环神经网络的最新成果都是通过这两个网络实现的。LSTM 和 GRU 可以应用在语音识别、语音合成和文本生成中。你甚至可以用它们来生成视频的字幕。...在这种情况下，你记得的评论会让你做出好的判断。 回顾循环神经网络 为了理解 LSTM 或 GRU 是如何做到这一点的，让我们回顾一下循环神经网络。...然后，从输入门读取上一步输出，并逐点相加，将单元状态更新为神经网络认为相关的新值，这就得到了新的单元状态。 ?...输出和新单元状态之间的对应元素乘积将得到新的隐藏状态。 GRU 我们已经知道 LSTM 是如何工作的，让我们简单看看 GRU。GRU 是新一代的循环神经网络，它与 LSTM 非常相似。...它同时决定丢弃什么旧信息，添加什么新信息。而重置门是一个用来决定要忘记多少过去信息的门。 GRU 的张量运算很少，因此与 LSTM 相比，它的训练速度要快一些。
与其他神经网络不同，RNN 具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。 在本文中，我们将探讨 RNN 的架构、它们的应用、挑战以及克服它们的技术。...RNN 有一个内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并使用它来根据整个序列的上下文做出预测或决策。 RNN 与其他神经网络有何不同？...这种架构允许 RNN 处理任意长度的序列，同时考虑来自先前输入的上下文信息。 什么是序列到序列 RNN？ 序列到序列 RNN 是一种 RNN 模型，它将一个序列作为输入并生成另一个序列作为输出。...这两个问题都阻碍了 RNN 捕获长期依赖关系的能力，并使得有效训练网络变得具有挑战性。 如何在 RNN 中解决这些问题？...输出权重 （Wo）：这些权重决定了当前隐藏状态对 RNN 输出的贡献。它们根据特定任务将隐藏状态映射到所需的输出格式。 使用哪种类型的网络来处理“梯度消失”问题？
还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。...采取怎样的活动可能取决于一些因素，比如是否愿意和朋友一起出去或独自度过周末、周末的天气如何等。假设就这两个因素影响你做出决定的话，如果天气晴朗，并且你的朋友可以一起参与，那么你可能想踢足球。...等等，这样会使得树尺寸会很大，这种精确的温度对于最后做出的决策没有太相关的关系，因为只是想知道是外界是否下雨，根据下雨的情况决定是否外出，而温度的高低对其影响很小。...尽可能使得决策树尺寸较小，同时要实现高分类/回归准确性。 机器学习中的决策树 决策树模型的构建一般分为两个步骤：归纳（induction）和修剪（pruning）。...Pros 易于理解和解释：在每个节点都能够确切地看到模型做出了什么决定。
动机 在Lyft运营的每个地区，大规模获取用户意味着每天要做出数千个决定:选择投标、预算、创意、激励和受众;运行测试;和更多。仅仅是跟上这些重复的任务就占据了营销人员大量的注意力，并可能导致次优决策。...然后，预算可以根据来自给定渠道的用户的预期价值和我们愿意在特定地区为这些类型的用户支付的价格来分配预算。 ? 上面的图表在高层次上描述了我们如何计算用户的预期LTV，同时考虑到双向市场中的供求关系。...这些预测提供给预算分配程序，并帮助它决定来自一组特定活动的用户的价值。 预算分配器 预算分配器结合LTV预测收集营销业绩数据。预算分配是使用马尔可夫链蒙特卡罗（汤普森抽样）完成的。...调谐器决定如何根据可用的杠杆（如关键字、标题、价值、谷歌搜索的出价类型）来部署资金，同时考虑特定于频道的上下文。...这通常被称为“人在循环”的机器学习，它使机器能够处理自动广度的问题，同时使人类操作员能够专注于与知识相关的问题。
目前还不清楚传统神经网络如何利用之前事件的推理来得出后来事件。 递归神经网络能够解决这一问题。这些网络中具有循环结构，能够使信息持续保存。...递归神经网络具有循环结构 在上图中，一组神经网络A，接收参数，输出，循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。 这些循环使得递归神经网络有些不可思议。...接下来我们需要决定在单元状态中需要存储哪些新信息。这分为两个部分。首先，一个叫做“输入门限层”的sigmoid层决定哪些值需要更新。...在语言模型的例子中，这里就是我们实际丢弃旧主语性别信息，根据之前步骤添加新信息的地方。 最后，我们需要决定需要输出什么。这个输出将会建立在单元状态的基础上，但是个过滤版本。...首先，我们运行一个sigmoid层来决定单元状态中哪些部分需要输出。
目前还不清楚传统神经网络如何利用之前事件的推理来得出后来事件。 递归神经网络能够解决这一问题。这些网络中具有循环结构，能够使信息持续保存。 ?...递归神经网络具有循环结构 在上图中，一组神经网络A，接收参数，输出，循环A可以使信息从网络的某个步骤中传递到下一个步骤。 这些循环使得递归神经网络有些不可思议。...接下来我们需要决定在单元状态中需要存储哪些新信息。这分为两个部分。首先，一个叫做“输入门限层”的sigmoid层决定哪些值需要更新。...在语言模型的例子中，这里就是我们实际丢弃旧主语性别信息，根据之前步骤添加新信息的地方。 ? 最后，我们需要决定需要输出什么。这个输出将会建立在单元状态的基础上，但是个过滤版本。...首先，我们运行一个sigmoid层来决定单元状态中哪些部分需要输出。
机器学习是建立可以学习做出明智的决定的研究。 关键字“学习”是机器学习与其他类型人工智能的区别所在。 你说机器可以学习规则。很明显，规则确实存在。我们只是尽全力去找到他们。 这绝对是正确的。...然后我们教它可爱与爱的含义，然后希望它不要反抗并杀死我们。 现实情况不是这样的，相比起来要简单得多。我们希望机器学会基于预测做决定。让我们从这个问题开始:人类是如何预测的?...几乎每一个机器学习系统都做了以下版本: 系统根据模型给出一个输出。它对输出进行评估，以确定它有多糟糕。然后更新模型，以改善接下来的输出。 机器学习是构建系统的艺术，它可以为特定的问题执行这个循环。...根据问题的不同，输出可能有很大的不同。它可能是聊天机器人的文本回应。或者是决定是否在自动驾驶汽车上踩刹车。 在我们的弹簧问题中，实际的模型可能是线性的。它可能是一个基于统计和概率的更复杂的模型。...: 链接地址为：https://hackernoon.com/neural-networks-the-1-minute-guide-a2909507f350 不管细节是什么，几乎每一个机器学习系统都在运行这个循环
在本文中，你将了解如何编写 web 应用程序，该程序采用训练好的 Keras 循环神经网络并允许用户生成新的专利摘要。...本文的项目是基于以下示例文章中的循环神经网络研究，但我们没有必要弄清楚如何创建此类循环神经网络。现在我们只需将其当成黑箱模型：输入开始序列，它会输出全新的专利摘要，而我们可以在浏览器中显示出来!...在本项目中，我们将同时扮演这两个角色，并深入解读 web 应用的开发过程（尽管几乎都是用 Python 编写的）。...输出 「generate_random_start」函数将会选择一个随机的专利摘要作为起始的输入序列，并且根据它做出预测。接着，它会显示出这个起始的输入序列。...模型经过训练学会了根据前 50 个单词来预测下一个单词，并学会了如何写出一个还不错的专利摘要！根据预测的多样性「diversity」，输出可能完全是随机的或循环的。
FFmpeg如何以编程方式处理需要单个输入来生成多个转码和（或）转封装输出的实例？ 我们可以通过直接剖析FFmpeg最新3.3版的源代码，来了解其线程模型和转码流水线。...reap_filters（）函数的for循环负责收集缓冲区中待处理的帧，并将这些帧进行解码，然后封装到一个输出文件中。...不幸的是，运行多个FFmpeg实例会导致一系列影响转码输出的错误，并且需要更高的CPU利用率（请参见图12中的屏幕截图）。...图12：FFmpeg运行多个实例时的错误消息 结论 在本文中，我们将FFmpeg作为实时流RTMP- to-HLS的转码器进行了研究，并提供了有关如何操作该工具的信息。...因此，我们实现了自己内部的转码器软件栈TwitchTranscoder，它运行在一个定制的线程模型中，并可以在一个进程中输出N个处理版本。
理解业务问题 探索数据并熟悉它。 通过检测异常值、处理缺失值、转换变量等为建模准备数据。 准备好数据后，开始运行模型，分析结果并调整方法。这是一个迭代的步骤，直到获得最好的可能结果。...要根据属性对新数据进行分类，每个树给出一个分类。森林选择得票最多的分类(总体森林中的树)，在回归的情况下，它取不同树输出的平均值。 78、如何创造随机森林? 几个弱学习者结合起来就能成为一个强学习者。...这主要有两个原因: 通过各种来源产生的数据量的增加 运行这些模型所需的硬件资源的增长 gpu的速度是以前的好几倍，在相对较短的时间内构建更大、更深入的深度学习模型。...它从数据中学习概括或模式，并使用这些知识来预测新数据的输出，而无需任何人工干预。 最简单的神经网络是感知器。它包含一个神经元，执行两个操作，所有输入的线性计算和一个激活函数。...循环神经网络在t-1时刻做出的决定会影响到它在t时刻之后做出的决定。因此网络有两个输入源，现在和最近的过去，模型将他们结合起来对新数据做出反应，就像我们在生活中做的那样。
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