本文是使用 Tensorflow 的深度强化学习课程的一部分。 上一次，我们了解了 Q-Learning：一种生成 Q-table 的算法，代理使用它来找到在给定状态下采取的最佳动作。...为该环境创建和更新 Q 表根本没有效率。 在这种情况下，最好的想法是创建一个神经网络，该网络将在给定状态下近似每个动作的不同 Q 值。 ? 深度 Q 学习如何工作？...如果它无法确定物体移动的位置和速度，它又如何做出正确的决定？ 使用卷积网络 帧由三个卷积层处理。这些图层允许您利用图像中的空间关系。而且，由于帧堆叠在一起，您可以利用这些帧的一些空间属性。...首先，我们必须在与环境互动的同时停止学习。我们应该尝试不同的东西，随意玩一些来探索状态空间。我们可以将这些经验保存在重播缓冲区中。 然后，我们可以回忆这些经历并从中学习。之后，回去玩更新的值函数。...随机选择一小批元组并使用梯度下降更新步骤从中学习。
要么迭代要么使用尾部递归。我们将看到迭代的例子，但是JavaScript不再将尾递归作为一种本地语言特性。...当它返回时，我们将有一个更新的连续节点列表，当它返回时，我们将有一个更新的连续节点列表，该列表将返回到reducer并用作下一个adjacentid的状态。...执行 即使是10K项，它也不会遇到3种随机颜色的堆栈溢出问题。如果我把所有东西都改成单一颜色，我就会遇到堆栈溢出。这是因为我们的递归函数经历了10K次递归。...随机迭代 我想在递归方法之后采用方法论，并迭代地应用它。 我花了一个晚上的大部分时间试图记住如何动态地更改循环中的索引，然后记得while（true）。自从我写了传统的循环以来，我已经完全忘记它了。...使用随机迭代版本，我们可以找到迄今为止最大的列表大小，并查看还有多少节点。如果有小于最大的，我们已经得到最大的。 使用递归 虽然递归有其局限性，但我们仍然可以使用它。我们要做的就是检查剩余节点的数量。
只有一种颜色的可能性 颜色的大致分布 开发人员的水平越高，其需要问的问题越多。...新的根节点始终位于索引 0 处，因为我们正在对 remaininigNodes 进行拼接。 现在再来看循环的顶部。我可以使用 while (true) ，但是需要留一个跳出条件，以防止出错。...使用递归 虽然递归有其局限性，但我们仍可以使用它。我们需要做的事情就是检查剩余节点的数量。如果它没有超出堆栈的限制，我们就可以使用更快的递归版本。...在研究如何使用 RxJS 流数据之后，我意识到该方法对本文来说实在过于复杂了。希望以后会有文章详细介绍这些代码示例。...一种颜色 执行时间 方法 1061.028ms 迭代随机 1462.143ms Redux-Observable 随机 1840.668ms Redux-Observable 顺序 2541.227ms
数据增强(Data Augmentation) 数据增强意味着在训练机器学习模型时，对输入数据随机的应用各种变换。这种人为地扩大训练数据，可以生成更多可能的输入数据。...如果验证集上的准确度在3*5=15个周期内没有提高，就停止训练。 使用这个repo中预训练的ImageNet权值，只有最后的输出层被替换来表示数据集的不同类。从一开始，所有层都是可训练的。...如何将AutoAugment策略应用于您的问题 我在本文附录中创建了一个包含最佳ImageNet、CIFAR-10和SVHN策略的repo。...一些实现细节还不明确，但我正在与作者联系，一旦我知道更多细节，我将会在这个repo里及时更新。 将ImageNet策略的随机子策略通过PIL应用搭配图像上，可以如下: ?...提高学习此类策略的效率是另一种令人兴奋的方法，目的是使任何人都能够使用这些技术(无需使用GPU服务器群)。ENAS表明这是可行的。 把这个新方法应用到你自己的问题上吧，祝你好运！
就像位置、旋转和缩放一样，我们将在玩家每次生成一个新形状时随机创建形状。 1.1 形状类 我们需要具体说明游戏会生成什么样的东西。游戏本身只会产生形状，而不是通常的可持久化对象。...如果之前教程中的旧版本无法读取这种格式也没关系，但我们应该确保新游戏仍然可以使用旧格式。 我们将使用保存版本号来标识保存文件使用的格式。因为现在刚开始介绍这个概念，所以我们从版本1开始。...保存游戏时，请先编写保存版本号。加载时，请先阅读存储的版本。它告诉我们正在处理什么版本。 ? 但是，这只适用于包含了版本保存的文件。上一教程中的旧保存文件并没有此信息。...我们能做的是确保从现在开始游戏将拒绝加载它不知道如何处理的，未来保存的文件格式。如果加载的版本比我们当前保存的版本高，记录一个错误并立即返回。 ?...ColorHVS方法生成随机颜色。如果没有参数，该方法可以创建任何有效的颜色，这可能会有点混乱。通过将饱和度范围限制为0.5~1和值范围限制为0.25~1，让我们将自己限制为一个彩色调色板。
只有一种颜色的可能性 颜色的大致分布 开发人员的水平越高，其需要问的问题越多。...新的根节点始终位于索引 0 处，因为我们正在对 remaininigNodes 进行拼接。 现在再来看循环的顶部。我可以使用 while (true) ，但是需要留一个跳出条件，以防止出错。...使用递归 虽然递归有其局限性，但我们仍可以使用它。我们需要做的事情就是检查剩余节点的数量。如果它没有超出堆栈的限制，我们就可以使用更快的递归版本。...在研究如何使用 RxJS 流数据之后，我意识到该方法对本文来说实在过于复杂了。希望以后会有文章详细介绍这些代码示例。...686.198ms Redux-Observable 随机 807.839ms Redux-Observable 顺序 一种颜色 执行时间 方法 1061.028ms 迭代随机 1462.143ms
只有一种颜色的可能性 颜色的大致分布 开发人员的水平越高，其需要问的问题越多。...依靠这些属性，我就能够生成一些 HTML，并确保生成的内容与他给我们的内容相类似。 这是使用绝对定位来完成的，就像他的例子一样： ? 答案：3 这种方法也可以处理更大一些的数据集，如下图： ?...使用递归 虽然递归有其局限性，但我们仍可以使用它。我们需要做的事情就是检查剩余节点的数量。如果它没有超出堆栈的限制，我们就可以使用更快的递归版本。...在研究如何使用 RxJS 流数据之后，我意识到该方法对本文来说实在过于复杂了。希望以后会有文章详细介绍这些代码示例。...686.198ms Redux-Observable 随机 807.839ms Redux-Observable 顺序 一种颜色 执行时间 方法 1061.028ms 迭代随机 1462.143ms
「面向对象」目前在游戏开发圈子里并不流行，但我使用的是 Flash，所以显然不关心这个问题。 Hapland 使用的 Flash 功能，如颜色变换和遮罩，都是存在的。...要如何导出所有这些东西？我可不想在我的游戏中包含 ActionScript 解释器。 一个简单的帧动作。...因此，我们的抗锯齿光栅化形状使用一种 alpha 定义，而我们的 Flash 导出的 alpha 透明度、渐变和颜色变换使用另一种定义。但是我们的渲染管道中只有一个 alpha 通道。...为了保存状态，我将活动区域 memcpy 到保存状态区域。要加载状态，我会以另一种方式返回 memcpy。...使用旧时代的 UI 让我感觉自己就像一位考古学家，正在发现某种被遗忘的罗马技术。失落的 UI 设计艺术，很整洁。 这是什么魔法？
读完那篇文章之后，你应该就已经能使用多个损失函数训练你的网络并从该网络获取多个输出了。接下来我们介绍如何通过 Keras 使用多个输出和多个损失。 ?...蓝色衬衫（369 张图像） 红色裙子（380 张图像） 红色衬衫（332 张图像） 我使用我之前写的教程《如何（快速）创建一个深度学习图像数据集》中描述的方法创建了该数据集，参阅：https://goo.gl...图 3：尽管我们的数据集不包含「黑色裙子」图像，但我们仍然可以通过 Keras 和深度学习使用多输出分类来得到正确的分类结果。 我们的目标是正确预测出该图像的「黑色」+「裙子」。...dropout 是一种随机断开当前层节点与下一层节点之间的连接的过程。这一随机断开连接过程本质上有助于减少过拟合，因为该层中不会有什么单独的节点负责预测一个特定的类别、物体、边缘或角。...不要忘了：在本教程给出的下载内容中，我使用的是 Python 3.5 训练该网络。
（等我们启动之后，用GAN解决来超分辨率问题的SRGAN就发布了，它生成的结果非常好。） PixelCNN是一种奇怪的反直觉模型。它将图像生成问题重写成每次选择一个像素序列。...最终，我发现简单的设置是用一台机器安装8个GPU来使用同步随机梯度下降算法——但完成训练仍需花上数天的时间。 采用大规模计算的另一个办法，是进行规模更大的超参数搜索。如何来确定所用的批尺寸？...为了生成图像，你需要给出噪点并让它使用梯度来更新输入（有时被称为deep dreaming），令该网络把“真实”类别最大化。...使用PixelCNN来训练生成器 PixelCNN生成样本的时间过长，这让我很沮丧。...在PixelCNN下更新权重以便将概率最大化。它用这样的线条生成了非常奇怪的图像： 对异步随机梯度下降算法的修改探索 如前文所述，很多模型都不适用于异步随机梯度下降算法。
我真的不想在我的电脑上安装一个Java SVM，我认为在一个现代的Web应用程序中使用Javascript实现CPPN-NEAT可能是一个有趣的教育练习。...下面是这个过程如何工作的流程图： image.png 在每个像素处，我们向CPPN馈送该像素的（x，y）坐标。为了使得事情更有趣，我馈送从原点到（x，y）的距离，这也是一种是典型的神经网络的偏差输入。...用户可以输入最终图像的描述，并将基因组发布到我的服务器，并将图像保存为.png （x，y，d，bias）和（out）标签手动添加，仅在上图中说明网络代表什么以及如何使用。...这个算法最终的实现是为了适应一种能够产生符合我想要的“涂鸦”风格，这种风格与picbreeder上生成的图像有点不同。 生成连贯的彩色图像 出现的问题之一是如何增加生成合理的彩色图像的可能性。...我的目标实际上不是使用这种方法来生成逼真的图像，但我想看看在这种受限制的网络中可以产生哪些图像，以获得艺术价值。 结合前两种方法可能会导致更有效的新颖艺术作品的生成。
使用 DQL 的最佳策略是什么？ 如何处理有时间限制的问题？ 为什么要使用经历重放（experience replay）？ DQL 背后的数学 如何用 TensorFlow 实现它？...为这样的环境创建和更新 Q-table 根本不行。 针对这种情况的最好想法是创建一个神经网络，使之能在给定状态下逼近每个动作的不同 Q 值。 ?...看起来很复杂，但我会一步步地解释这个架构。 我们的深度 Q 神经网络以 4 帧一组为输入。这些帧会通过该网络，然后为给定状态的每个可能动作输出一个 Q 值的向量。...首先，我们必须停止在学习的同时与环境进行交互。我们应该尝试不同的情况，随机地玩玩以探索状态空间。我们可以将这些经历保存在回放缓冲之中。 然后，我们可以回忆这些经历并从中学习。...随机选择小批量的元组，并使用梯度下降更新步骤从中学习。 实现我们的深度 Q 神经网络 现在我们知道其工作方式了，我们可以一步步地实现它了。
我现在使用的是MacBook，但优秀的终端的强大之处在于它可以在尽可能多的操作系统和发行版上运行——这就是人们仍然学习如何正确使用vim的原因。...在这个例子中，我复制了我在一个博客中看到的随机配置： theme=catppuccin-latte window-height=30 window-width=110 title="Oh, hello...，但是我们上面流式传输的日志确认Ghostty拒绝了这些设置并继续运行，而没有停止启动。...在Warp中，在几个标签中工作后，我可以命名并保存配置，或启动已命名的配置： 如果我随后退出Warp，重新打开并启动，我将获得窗口和标签——此外，我还拥有可帮助我记住正在做什么的历史记录。...我认为omz_history管理着这种共享历史记录行为： 目前，你无法更改Ghostty中标签的颜色，这是一种区分正在进行的进程的好方法——我肯定在其他终端中使用过这种方法。
k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。...它是如何工作的 k-means算法有两个步骤。假设把数据分成四组，执行以下步骤。 注意：在开始任何步骤之前，k-means算法会从数据中随机抽取三个样本，称为聚类中心。...下面使用简单数据进行算法执行。 ? 步骤1 现在继续解释步骤1是如何实现的。如果你不熟悉多维特性数据。...我的电脑大约需要花一分钟的时间来运行，使颜色减少到16种(高CPU和内存会更好，因为Spark是并行运行的)。在用户界面中，可以选择想要尝试的图像文件，也可以选择减少图像上颜色的数量。...毕竟，我们正在执行和挑选最适合视觉的图像。 相信这个问题可以用多种方法来解决。 其中一个解决方案是简单地计算原始图像上的所有颜色，并在此基础上，定义用于图像的颜色数量，同时仍然保持图像看起来不错。
7.13 更新（识别率回归，初步到94%） 由于没有更高的需求，中文字符集训练过于耗时，GPU资源也不能一直用来跑这个，决定停止训练，目前版本官网实测5千次请求，94.3%准确率。...7.12 更新（生成器调参思路） 最新的思路：样本生成器自动调参的方法，当然了写生成器需要有一定的技术含量，需要弄清楚哪些是变量，CSDN有位大佬写过python版本的生成器，我下载来生成了一波，发现相似度比我简书放出的钓鱼版本还低...之前技术不精，思路略显笨拙，新的模型辅助了全新的生成器算法，能更好的对抗和适应各种参数的更新，后续或会开放最新的防更新思路，如何提高模型的泛化能力，最新接口请直接联系我，白嫖勿扰。...不分离颜色的思路，该方案有两种处理方法： （1）同时预测颜色和字符内容，这种方法看起来比较正统，但是成本较高，需要标注每张图的颜色和字符内容，这个要求有多高呢，一般的打码平台是无法提供这样的结果的，打码平台只返回对应颜色的内容...每个颜色分别训练这样成本还是下不来。四种颜色就是500w样本。官网的每次获取图片的时候颜色随机出现的概率也不一定是1/4。 （3）把所有颜色都通过颜色变换为一种颜色，整体思路同（2）。
起初，我们打算用条件型生成对抗网络（conditional GAN）来解决这个问题，但经过几次失败的尝试后，我们换成了另一种有望解决该问题的新型生产式模型——PixelCNN。...不确定该使用什么样的批尺寸进行训练？挨个试一遍！在找到论文中所用的配置前，我曾尝试过数百种配置。 另一个难题是如何量化评估结果。如何才能证明我们的图像比基准模型更好？...我原本已准备好彻底放弃PixelCNN了，因为显然它无法输出大尺寸的图像，但转念一想其用来生成28×28×2的图像还是很可行的，并最终通过使用4位颜色数值而非8位，进一步的简化了着色问题。...Michael Gygli的项目： https://arxiv.org/abs/1703.04363 既给出一张噪点图片并让它使用梯度自我更新来生成图像（也称为deep dreaming），训练的目标是令该网络把...最近，一篇名为DCASGD的论文提出了一种解决过时梯度问题的可能方法——在每一个线程更新自己的权重时使用差分向量。如果可以实现，这种方法可以大大减少每次需要的训练时间。
看着他的图像，似乎分布是随机的。他只使用了3种颜色，从来没有说过别的，所以我们也会这么做。我们还假设有可能所有颜色都相同。 因为它可能会破坏我们的算法，所以我假设我们使用的是100×100网格。...如果我们想知道最大的连续块，我们需要知道该块中有哪些节点。 因为他把数据用网格表示出来，我假设我们会得到X和Y的值。仅使用这些属性，我就能够生成一些HTML，以确保我们生成的内容与他给出的内容类似。...这里用的不是颜色，而是colorId。。首先，因为随机化更简单。其次，我们通常需要自己查找颜色值。 虽然他从未明确表示，但他只使用了3个颜色值。我也将数据集限制为3种颜色。...我避免在这个预处理器代码中进行任何不必要的优化。它不会影响我们最终的性能统计，只会帮助简化我们的算法。 我继续把colorId变成了一种颜色。...该操作删除与当前节点颜色不匹配的相邻id。
和我在一起，看看如何帮助您最喜欢的扩展程序快速加载！ 一种可能的原因是文件数或扩展名的大小。某些扩展中有太多功能，以至于随着时间的推移它们会变慢。 缓慢的原因？...一种流行的工具是WebPack。 如果使用命令“开发人员：显示正在运行的扩展”，您将在VS Code实例中看到已激活扩展的列表。您还将在右侧看到每个扩展激活所需的时间（以毫秒为单位）。...使用WebPack更新我的项目。...寻找以开头的命令Peacock: 将“ 受影响的元素 ”的颜色（请参阅peacock.affect*“ 设置”部分）更改为 用户定义的颜色 随机的颜色 配置的原色 从您喜欢的颜色中选择一种用户定义的颜色...使用“ 保存收藏夹颜色 ” 保存用户定义的颜色 通过使受影响的元素变暗或变浅来调整它们的颜色，以在它们之间提供微妙的视觉对比 将颜色保存到.vscode/settings.json文件中的工作区 它会产生什么样的影响
Minecraft 中的图片渲染 Minecraft（我的世界）由不同颜色和纹理的方块组成。 如果我们适当地排列这些方块，就可以使用颜色来创建颗粒感的图片。...，并只使用我们可用的颜色简化图像： 然后我们将它应用于一个众所周知的图片： 现在我们只需要计算该图像的像素，找到与像素最接近的颜色的方块名称，并将其放置在 Minecraft 世界中的相应位置： 找到一个宽敞的开放空间...这是正在写这篇博文的我！ 一个有趣的挑战是逆转这一过程，生成一个 Minecraft 世界的地图。...假设我想在 Minecraft 中创建英国。 我需要做的就是在与英国陆地高度相对应的高度上放置一个方块网格。...我曾经想过使用阅读表面方块并使用Wolfram语言的数据可视化构建世界的3D迷你地图，也想过使用微分方程求解器创建轨道行星的太阳系。我还考虑使用3D元胞自动机或分形创建地形生成器。
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