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强化学习算法总结(一)——从零到DQN变体

中对应价值最大的动作的Q值进行更新,注意这里只是更新,并不会真的执行这个价值最大的动作。这里的更新策略(评估策略)与我们的行为策略(

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深入浅出解读并思考AlphaGo

;其次我们要想一下我们下了某一步之后局面会怎么变化,对方会怎么下,我们又怎么接着对方的棋往下下,我们把这种思考叫做思考的深度

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强化学习之不基于模型的控制(五)

-贪婪策略)被提出,其基本思想就是使得某一状态下所有可能的行为都有几率被选中执行,具体通过设置一个比较小的

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蒙特卡洛积分与重要性采样

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强化学习之动态规划寻找最优策略理论与实战(三)

:考虑如上图所示的4 * 4的方格阵列,我们把它看成一个小世界.这个世界有16个状态,图中每一个小方格对应一个状态,依次使用0-15标记他们.图中状态0和15分...

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强化学习核心之马尔科夫决策过程理论与实战(二)

均不再重要,比如在围棋中下一步怎么下只跟目前的棋子的位置有关,跟他们前面怎么下成这样无关.

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强化学习之蒙特卡洛学习,时序差分学习理论与实战(四)

的一个状态序列信息可以表示为如下的一个序列(即在初始状态执行某动作,获得离开该状态的即时奖励,到达下一个状态

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强化学习总体介绍-初步搭建强化学习理论体系(一)

时刻做的怎么样,每个个体的目标就是最大化它积累的奖励(积累的奖励越多自然表示他做的更好).

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全面解析可变形卷积家族(Deformable Convolutional Networks v1+ v2)

在计算机视觉领域,同一物体在不同场景,角度中未知的几何变换是检测/识别的一大挑战,通常来说我们有两种做法:

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元学习Meta-Learning—授人以鱼不如授人以渔

我们知道现在深度学习在使用大型数据集掌握一项任务(检测,分类等)方面取得了巨大的成功,但这并不是真正我们追求的“人工智能”。具体来说,我们可能训练了一个能做物理...

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深度解析文本检测网络CTPN

OCR(光学字符识别)是CV一个重要的研究领域,OCR分成文本检测和文本识别两个步骤,其中文本准确检测的困难性又是OCR中最难的一环,而本文介绍的CTPN则是文...

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多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制

我们知道人类并不是从零开始思考东西,就像你读这篇文章的时候,你对每个字的理解都是建立在前几个字上面。你读完每个字后并不是直接丢弃然后又从零开始读下一个字,因为你...

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深入浅出理解Faster R-CNN

。这个方法显然存在一些问题,比如当物体是不同大小有不同的宽高比,那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的(复杂的原因有两个,一个是如果整个图片很大,那么预测...

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YOLO v3实战之钢筋智能识别改进方案分享(二)

代码已上传至:https://github.com/cristianoc20/Rebar_Detection,欢迎各位给个star

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10分钟详解EMA(滑动平均)并解决EMA下ckpt权重与pb权重表现不一问题

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Tensorflow1.X迁移到2.0教程

1.转换好之后可能会报类似于“tf.placeholder() is not compatible with eager execution”这样的错,只需要在...

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ICLR20 -MABN:解决小批量训练BN不稳定的问题

Towards Stablizing Batch Statistics in Backward Propagation of Batch Normalizati...

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YOLO v3实战之钢筋数量AI识别(一)

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Batch Normalization本质:平滑优化空间

2.作者又做了一个更直观的实验,无论是在VGG还是在DLN(纯线性深度网络,去除了非线性的影响)加了BN之后的ICS都基本持平甚至更大,这更能说明BN并没有减少...

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CVPR2016:ResNet 从根本上解决深度网络退化问题

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