半监督方法的代表是自训练，其使用少量的标记数据和大量的未标记数据对模型进行联合训练。...对于使用监督算法得到的预训练模型，研究者分别在使用了四种不同强度的数据增强的Imagenet上分别训练了EfficientNet-B7，之后将这些模型当作骨干网络在COCO数据集上训练目标检测模型。...02 使用自训练获得预训练模型 文中使用的自训练方法为noisy student training。...不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ?...在语义分割方面，研究者也证明了自训练的预训练方式比监督式预训练可以达到更好的效果： ?
特性 贪心算法采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心选择，每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题，通过每一步贪心选择，可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的...这是贪心算法可行的第一个基本要素。...贪心算法则通常以自顶向下的方式进行，以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题 对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解...贪心算法与动态规划算法的差异 动态规划和贪心算法都是一种递推算法，均有最优子结构性质，通过局部最优解来推导全局最优解。...两者之间的区别在于： 贪心算法中作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一步之前的最优解则不作保留，贪心算法每一步的最优解一定包含上一步的最优解。
图1 爬山算法搜索极大值动态演示 没错，正如在图1中所见到的那样，今天给大家介绍爬山算法。...是的，以上的开场白也说明了爬山算法的优缺点，爬山算法可以很好地求解局域(当地)极大或极小值，但并不能求解全局(全世界)最大或最小值。 爬山算法是一种采用启发式搜索方式来完成局域优化的智能算法。...爬山算法描述如下：对于目标函数f(x)，随意选择定义域范围内的一个节点作为起始节点，计算当前的节点与周围的近邻节点的函数值f(x')，并进行比较。...% 二维网格化区间 [xx,yy] = meshgrid(x,y); zz = fun(xx,yy); % 绘制目标函数三维图像 surf(xx,yy,zz); gg=1 *1; title(['爬山算法演示...); x0 = nxx(loc); y0 = nyy(loc); val1 = val2; plot3(x0,y0,val2,'r.'); title(['爬山算法演示
plot((1:4000)*0.05,sigMicB); subplot(3,1,3); plot((1:4000)*0.05,sigMicC); %% % *用CC(Cross-Correlation)算法估计时延差...* %CC算法求延时差 rMicAB=xcorr(sigMicA,sigMicB,Rlen,’biased’); %求MIC A、B信号互相关 rMicAC=xcorr(sigMicA,sigMicC,
概述 基于上一篇文章提到的DFS算法和BFS算法 A星算法属于图这种数据结构的搜索算法，对比于树的遍历搜索，需要考虑到的问题是：同一个节点的重复访问，所以需要对于已经访问过的节点进行标记。...算法伪码： function AStar_Routing(Gragh(V,E),src,dst) create vertex List openList create vertex List closeList
)分类算法。...kNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。...该算法涉及3个主要因素：训练集、距离与相似的衡量、k的大小； 主要考虑因素：距离与相似度的； 二、举例说明 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...三、MATLAB实现 KNN.m：KNN标签预测，输入测试数据、样本数据、样本标签、K值 输出数据：对单个样本预测的标签值 MATLAB function relustLabel = KNN(inx...ascend'); len = min(k,length(B)); relustLabel = mode(labels(IX(1:len))); end Obj.m 目标函数，返回值为标签预测错误率 MATLAB
自训练适用不同规模数据集和不同强度增强数据的训练； 3、自训练并且可以看作对预训练的补充，联合预训练和自训练可以获得更大的增益。...如果自训练优于预训练（暂做这样的假设），那它在多大的程度上比预训练好？ 在什么情况下自训练比预训练更好？ 自训练的灵活性和可扩展性如何？...3、自监督预训练 vs 自训练 有监督的 ImageNet预训练会损害最大规模数据集和高强度数据增强下的训练效果。但是自监督的预训练呢？...目的是将随机初始化与使用了SOTA自监督算法预训练的模型进行比较。在实验中使用SimCLR的检查点，然后在ImageNet上对其进行微调。...2、联合训练 正如作者所言，自训练范式的优势之一是它可以联合监督和自训练目标进行训练，从而解决它们之间不匹配的问题。
Neville算法MATLAB实现 初始值 计算表格 计算结果 算法伪代码 代码实现 x_input=[1.0,1.3,1.6,1.9,2.2]; neville(x_input,1.5,10^(-2)
目标任务就是如何训练神经网络，让它的表现更好（得更高的reward）。...这个网络被称为actor Critic（评委）：为了训练actor，需要知道actor的表现到底怎么样，根据表现来决定对神经网络参数的调整。...Actor-Critic的训练： Actor看到游戏目前的state，做出一个action。 Critic根据state和action两者，对actor刚才的表现打一个分数。
simulink可以方便地建立物理域模型，这是一个简单的倒立摆，同样可以使用MATLAB的强化学习工具箱进行训练 ?...agentOptions.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-5; agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOptions); %% 设置训练参数...trainOpts.ParallelizationOptions.DataToSendFromWorkers = "Gradients"; trainOpts.ParallelizationOptions.StepsUntilDataIsSent = -1; %% 训练...畅通无阻、立即下载https://github.com/getlantern/forum 帮你学MatLab
MATLAB在gym环境中进行强化学习训练 首先回忆一下我们的小目标 这次用的环境是移动倒立摆CartPole环境，建立环境模型，主要是对reword进行定义 classdef CartPoleEnv...if this.show this.p.render(); end end end end 接下来建立强化学习网络模型、和MATLAB...借助openai gym环境训练强化学习模型不同，CartPole环境的输入只分为2项——左边施力与右边施力，输出为滑块位置、滑块速度、摆杆角度、摆杆转速，根据输入输出设置网络模型 %% 读取环境 ccc...'MiniBatchSize',256); agent = rlDQNAgent(critic,agentOpts); %% 设置训练参数 trainOpts = rlTrainingOptions(....'StopTrainingValue',480); %% 训练 env.show=false; trainingStats = train(agent,env,trainOpts); %% 结果展示
问题描述 编写一个程序，输入3个整数，然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列。 输入格式：输入只有一行，即三个整数，中间用空格隔开。 ...
作者在文章中提出，可以利用自训练提升自然语言理解的预训练模型，并且提出了一种用于数据增强的新方法——SentAugment，可从大规模无标签的网络句子中检索用于特定任务的无标签句子，辅助语言模型的自训练过程...作者在预训练基准上引入自训练，通过研究表明自训练是对自然语言理解的强大预训练模型的一种补充。 此外，无标签数据通常是半监督学习的一个重要组成部分。...2.2 自训练过程 如图1所示， 自训练过程分为多个步骤。...3.2自训练实验 该实验的目的是了解自训练是否能对下游任务的目标领域进行域适应。...4 总结 在本文中，作者表明自训练是利用无标签数据的另一种有效方法，当自训练和预训练结合时，可以进一步改进RoBERTa模型性能。
【实例简介】 经典手眼标定算法matlab代码，程序作者为 Christian Wengert 。...工具箱包含的主要算法有Tsai-Lenz算法、NAVY算法(Park)、INRIA算法(Horaud)以及对偶四元数手眼定标算法 【实例截图】 【核心代码】 1cdffffa-57b3-468c-8073
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遗传算法程序（一）: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!...随着种群向前进化，逐步增大变异率至1/2交叉率 p(i)=pMutation; i=i+1; end t=1:eranum; plot(t,Trace(:,1)'); title('函数优化的遗传算法...):-1:d(1)); NewPop(PopIn(i),d(2)+1:n)=OldPop(PopIn(i),d(2)+1:n); end end end 遗传算法程序...ScoreBin(ite)=mod(tmpSco,300); end end Scorek(k)=sum(ScoreBin); end ScoreN=ScoreN-Scorek; 遗传算法程序...1) if U>c_p(m) & U<c_p(m+1) picked=m+1; break; end end 全方位的两点杂交、两点变异的改进的加速遗传算法
这是训练得到的效果 ? simulink物理结构模型用的是前面文章matlab倒立摆环境建模当在solidworks绘制后导入的，去除子模块封装，添加驱动以及传感器接口，就像这个样子 ?...强化学习模型参考前面的训练文章MATLAB强化学习训练simulink模型，大体形式不变 ? 但是在判断是否结束的环节添加杆的旋转角度限制，如果杆在持续转圈就停止 ?...agentOptions.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-5; agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOptions); %% 设置训练参数...%% 训练 trainingStats = train(agent,env,trainingOptions); %% 结果展示 simOptions = rlSimulationOptions('MaxSteps...这次训练最终得到的就是这样 ? 相关文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1wrc_HUpRH--0ug3iIYP5zg
遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitness function）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。...： 在matlab下绘制该函数图像 我们可以发现 x=-1:0.01:2; %从-1到2 每隔0.01取一个点绘制图像 y = x....而这里我们使用的就是遗传算法来解决这个问题，首先我们使用matlab中的ga()函数来直接寻找到答案。...本次遗传算法得出在1.9505有最小值0.0497 但是这个只是预测值 与真实值不同 每次遗传迭代的结果也是不同的 下次迭代结果有可能不是这个数值 Matlab工具箱函数 ga 是求最小值，...这也是为什么matlab里所有优化工具箱函数都是求最小值了 修改目标函数为 function y = simple_fitness(x) y = -x*sin(10*pi*x)-2 end 得到最大值是在
优化算法相关蚁群优化算法（ACO）蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化技术。...控制器相关ADRC控制自抗扰控制器（ADRC）通过估计并补偿系统中的总扰动来增强系统的鲁棒性。...各种智能优化算法3....神经网络相关BP神经网络BP神经网络是一种基于误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。...以下是在MATLAB中使用trainNetwork函数训练一个简单的BP神经网络的例子：% 数据准备X = rand(10, 100); % 输入数据Y = rand(5, 100); % 输出目标%
人工鱼群算法 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。...算法描述 在一片水域中，鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方，因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方，人工鱼群算法就是根据这一特点，通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为...4）迭代次数达到预设次数 一维函数寻优MATLAB代码： ①main.m MATLAB clc clear all close all tic figure(1);hold on ezplot('x*...MATLAB 智能算法-30个案例分析[J]. 2015.
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