模仿学习（imitation learning）研究的便是这一类问题，在模仿学习的框架下，专家能够提供一系列状态动作对{(st,at)}\{(s_t,a_t)\}{(st,at)}，表示专家在环境sts_tst...3 类： 行为克隆（behavior cloning，BC） 逆强化学习（inverse RL） 生成式对抗模仿学习（generative adversarial imitation learning...15.3 生成式对抗模仿学习 生成式对抗模仿学习（generative adversarial imitation learning，GAIL）是 2016 年由斯坦福大学研究团队提出的基于生成式对抗网络的模仿学习
D3.js const canvas = d3.select("#container"); // add an svg const svg = canvas.append("svg"); svg.attr
D3.js库-6-比例尺的使用 比例尺在D3中是一个非常实用的工具，可以这样理解比例尺：\color{red}{一种一一映射}的关系，从domain映射到range。
有模型学习 Markov Decision Process Q-learning 可用于推荐系统 [0.1] 免模型学习 现实世界中，环境的转移概率、奖赏函数往往难以得知，甚至很难知道环境中一共有多少状态
model, test_loader) print('test_acc:', test_acc) if __name__ == '__main__': main() Transfer Learning...那我们能不能用ImageNet的一些train好的模型，拿来帮助我们解决一下特定的图片分类任务，这就是Transfer Learning，也就是在A任务上train好一个分类器，再transfer到B上去...我个人理解Transfer Learning的作用是这样的，我们都知道神经网络初始化参数非常重要，有时候初始化不好，可能就会导致最终效果非常差。...相当于帮你做了一个很好的初始化，你在这个网络的基础上，去做B任务，如果这两个任务比较接近的话，夸张一点说，这个网络的训练可能就只需要微调一下，就能在B任务上显示出非常好的效果 下图展示的是一个真实的Transfer Learning...把除了最后一层以外的所有层都取出来，保存在list中，然后用*将其list展开，之后接一个我们自定义的Flatten层，作用是将output打平，打平以后才能送到Linear层去 上面几行代码就实现了Transfer Learning
D3.js + Canvas 绘制组织结构图 使用 D3.js 默认的 svg 渲染 D3默认的树状图画图使用的是svg 使用svg有好有坏: 好处是方便操作dom元素, 添加用户交互 坏处是渲染效率不高...使用 D3.js + Canvas 渲染 source code https://github.com/ssthouse/o… demo page https://ssthouse.github.io/...or… 上面的demo就是使用 D3.js + Canvas 的方式实现的, 在组织的层数超过300时才会出现明显的卡顿, 能满足大部分的组织结构图的数据....思路 使用 D3.js的 Three 在 虚拟Dom 中画好图像 使用Canvas绘图 API将 虚拟Dom 中的数据 (坐标 & 线的path) 等绘制到Canvas上 使用 Unique-color...npm run build 想继续了解 D3.js ?
下面来学习一下基本的使用，和查询arp缓存表情况： 1、在vpp1上发送免费arp，在vpp2上并不会生产arp表 learning_vpp1# arping gratuitous 192.168.100.1...learning_vpp2# show ip neighbors GigabitEthernet13/0/0 2、在vpp1上发送arp，双方都会生成arp表 learning_vpp1# arping...# set interface mac address GigabitEthernet13/0/0 00:0c:29:aa:cc:bb learning_vpp1# arping gratuitous...2、免费arp场景 learning_vpp# arping gratuitous 192.168.100.1 GigabitEthernet13/0/0 repeat 1 Sending 1 GARP...to 192.168.100.1 vpp2收到后，进行处理后丢弃 learning_vpp# show trace ------------------- Start of thread 0 vpp_main
LeNet-5 Gradient-based learning applied to document recognition Yan LeCun, 1998 LeNet AlexNet 12’ ImageNet...2014 ImageNet top-5 error 6.7% Inception, network in network Inception GoogLeNet ResNet Deep Residual Learning...Transfer Learning Segmentation end-to-end: 输入图片（smaller），输出标注图片 multi-scale approach: Farable et al....A survey on transfer learning[J]....Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation[J]. arXiv
Feasibility of Learning 0.说在前面 1.Learning is Impossible 2.Probablity to the Rescue 3.Connection to Learning...4.Connection to Real Learning 5.作者的话 0.说在前面 前面几节主要介绍了机器学习的分类以及相关的二元分类问题及算法。...1.Learning is Impossible ? 数据图 在本节中，林老师给出了如上图所示的例子：输入特征x是二进制的、三维的，对用有8种输入，其中训练样本D有5个。...3.Connection to Learning 【迁移】 ? 迁移图 我们将上述罐子抽球思想迁移到机器学习上来。...4.Connection to Real Learning 【ML上的Hoeffding's inequality】 上述主要讲固定h情况下，当h很多的情况下，又应该怎么做?
Dyna-Q: Integrating Planning, Acting, and Learning 如果能有完美的环境模型，就可以使用类似动态规划那样的planning方法来更快更好地收敛Q，但是实际上由于各种各样的原因
https://github.com/jin13417/dpdk-vpp-learning/tree/main/new_map 命令行 1、添加。...3、查询pool资源情况 查询当前pool资源使用情况： learning_vpp1# show policer pools pool sizes: configs=1 templates=1 policers...[unapply] name #接口使能policer policer input name jsh GigabitEthernet13/0/0 #查询使能情况 learning_vpp1...5、policer bind worker线程 #新增命令行 policer bind [unbind] name #查询当前环境worker线程数量 learning_vpp1...#1、policer绑定核1. learning_vpp1# policer bind name jsh 0 #2、从worker1上收取报文，通过handoff送到worker0核上去做限速处理。
集成学习(ensemble [ɒnˈsɒmbl] learning)通过构建并结合多个学习器来完成任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)。
performance），关系具体定义可以参考文献[1]6、Multitask Learning方法浅层隐含层节点共享神经网络是最简单MTL，如图2所示。...7、多任务学习与其他学习算法之间的关系多任务学习（Multitask learning）是迁移学习算法的一种，迁移学习之前介绍过。...多类别学习（Multiclass learning）是多标签学习任务中的一种，对多个相互独立的类别（classes）进行建模。...Multitask Learning....A Convex Formulation for Learning Task Relationships in Multi-Task Learning. arXiv.org.[5] Zhou, J.,
本文介绍了Pandas的基础用法 Github: https://github.com/yingzk/pandas_learning 本文PDF下载:https://www.yingjoy.cn/downloads
d3.js的empty selection.empty - 检测判断选择集是否为空。若为空，则返回true，反之返回false。注意此方法无删除作用！！！
图片D3.js作为一个前端，说到可视化除了听过 D3.js 的大名，常见的可视化库还有 ECharts、Chart.js，这两个库功能也很强大，但是有一个共同特点是封装层次高，留给开发者可设计和控制的部分太少...和 EChart、Chart.js 等相比，D3.js** 的相对来说自由度会高很多，得益于 D3.js 中的 SVG 画图对事件处理器的支持**，D3.js 可将任意数据绑定到文档对象模型（DOM）上...图片构建 D3.js 力导向图在这里实践过程中，我们用 D3.js 力导向图来对图数据库的数据关系进行分析，其节点和关系线直观地体现出图数据库的数据关系，并且还可以关联相对应的图数据库语句完成拓展查询。...下面，我们来实现一个简单的力导向图，初窥 D3.js 对数据分析的作用和显示优化的一些思路。...为了实现拓展查询，在这里笔者要介绍下 D3.js 自带 API。
所以后来改成用D3.js。 D3.js可以完美地实现图表的定制，从细节上，完美地满足我们的需求。
本篇文章整理一下decision tree learning的知识点。...下面是维基百科的定义： Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations...Decision tree learning is the construction of a decision tree from class-labeled training tuples....N2N2 4>> 对N1N1和N2N2分别继续执行2-3步，直到每个结点足够纯为止； 参考文献： 1）维基百科 https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning
为了 “多快好省” 地通往炼丹之路，炼丹师们开始研究 Zero-shot Learning / One-shot Learning / Few-shot Learning。...Learning类型 分为： Zero-shot Learning、One-shot Learning、Few-shot Learning、传统 Learning 。...Zero-shot Learning Zero-shot Learning，零次学习。 成品模型 对于 训练集 中 没有出现过 的 类别，能自动创造出相应的映射： XXX -> YYY。...One-shot Learning One-shot Learning，一次学习。...Few-shot Learning Few-shot Learning，少量学习。 也即 One-shot Learning 。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
