从之前的讨论看,都是有奖励的。哪怕是上一章的稀疏奖励,其实也有奖励。==假如任何奖励都没有怎么办?==本章介绍的就是这种情况的解决办法。什么时候任何奖励都没有。其实还挺常见的,以聊天机器人为例,聊的好不好很难定义奖励。解决这种情况的方法就是模仿学习 模仿学习(imitation learning),有时也叫示范学习或者学徒学习。指有一些专家的示范,通过模仿这些专家来达到目的。专家的示范含义很
ROS Navigation源代码剖析(4)-move_base global planner 线程工作流程 4.2.2 global planner Thread工作过程 Global planner的处理过程定义在函数 void MoveBase::planThread()中。 工作流程如下: 1 此线程启动之后,会处理等待状态,直到action server接收到goal请求或者自己
我的课程设计学习——动态LED动态显示屏设计 我的课程设计学习——动态LED动态显示屏设计 最近在做课程设计,选题为动态LED动态显示屏设计,要求使用logisim平台实现一开始本来啥都不会的,可是咱不会可以学呀,年轻最不缺的就是学习能力写这篇文章算是对自己学习的记录,后续的同学如果遇到相同的问题,也可以参考学习加油加油! 要求: (1)汉字编码、汉字字库 (2)图像
文章目录: 1 人脸添加口罩masked_faces 2 添加口罩原理 3 添加口罩代码操作 4 源码分析 A realistic approach to generate masked faces applied on two novel masked face recognition data sets 1 人脸添加口罩masked_faces 1、论文和代码 pape
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》,顾名思义,是记录自己学习numpy的学习过程,也方便自己之后复盘!为深度学习的进一步学习奠定基础!希望能给大家带来帮助,爱睡觉的咋祝您生活愉快! 这一篇介绍《Numpy从入门到精通——广播机制》 文章目录 一、np与math库比较 二、与单一元素进行运算 三、循环与向量运算比较 一、np与math库比较 使
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》,顾名思义,是记录自己学习numpy的学习过程,也方便自己之后复盘!为深度学习的进一步学习奠定基础!希望能给大家带来帮助,爱睡觉的咋祝您生活愉快! 这一篇介绍《Numpy从入门到精通——存读矩阵以及读取矩阵中的数据》 文章目录 一、利用savetxt、loadtxt存读矩阵 二、读取维度为1的矩阵数据 2.1 获取指定位
单端、伪差分、全差分ADC 目录 单端、伪差分、全差分ADC 单端信号 差分信号 > 伪差分 > 全差分 单端信号 ——single-end 单个信号输入,参考端为地 差分信号 ——differential signal 优势 两个信号进行差分,具有较强的抗共模干扰能力,适
CNN-VGG 1 . 图像识别的过程 **获取原始信息:**通过传感器将获取到的外界信息(比如图像)转换为计算机可以处理的信号。 **预处理:**对图像进行平移变换、旋转、去噪声…操作,目的是加强图像中的感兴趣特征。 **特征抽取与特征选择:**是指在模式识别中,需要进行特征的抽取和选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一。 **
文章目录 一、前言 二、KNN (1)简介 (2)思想: "近朱者赤近墨者黑" (3)算法实现流程 (4)k值得选定 1. k值得作用 2. `交叉验证`选取 k值 三、KNN基于sklearn实现 (1.)准备数据 (2.)k值得选择 (3.)进行模型搭建 (4.)模型使用 (5.)模型问题 四、针对上面问题进行knn封
iMX6ULL烧录NAND提示 wait for /dev/mmcblk0 一、如果烧录eMMC遇到该问题 参照下列文章:iMX6ULL烧录提示 wait for /dev/mmcblk0 二、如果烧录NAND遇到该问题 我在烧录NAND时,也遇到了wait for /dev/mmcblk0 的问题 仔细查看正点原子手册,发现是操作顺序不对 开发板上电 打开Mfgtool2-
ROS Navigation源代码剖析(2)-move_base启动过程 4 Source code 4.1 Main() function navigation-kinetic\move_base\src\move_base_node.cpp 启动命令为: /opt/ros/kinetic/lib/move_base/move_base name:=move_base log=/tmp/
(五)近端策略优化 前言:近端策略优化(proximal policy optimization, PPO) 首先先进行一个引入。在之前的内容中介绍过同策略和异策略的问题,先来复习下这两个的定义: 同策略:学习的智能体与和环境交互的智能体是同一个 异策略:学习的智能体与和环境交互的智能体不是同一个 之前在将策略梯度的时候,结论式的该出了策略梯度采样的数据只能够使用一次。这个其实很浪费的
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关于奖励有这么一个问题:很多智能体,有时候根本没办法得到奖励。比如对于一件概率特别小的事情,如果做到了给它奖励为1,做不到就是0。从随机性的角度看,最终的奖励就会是0。没有奖励,机器也学不到什么有价值的东西。 称上面这种情况就叫做稀疏奖励。如果奖励很稀疏,RL的问题就会变得很难解决。一个真正厉害的智能体应该能够在系数奖励的情况下也学会和环境互动。本章就介绍一些解决稀疏奖励问题的方法 1.设计奖
5. SVM小结 5.1 SVM分类算法步骤 5.2 一分类SVM(1-SVM)/多分类SVM 5.2.1 1-SVM 5.2.2 多分类SVM (1)一对多法 (2) 一对一法 5.3 SVM优缺点 (1)优点 (2)缺点 5.1 SVM分类算法步骤 输入:m个样本(x 1 ,y 1 ),(x 2 ,y 2
目录标题 一、什么是朴素贝叶斯? 二、利用朴素贝叶斯进行情感分析 1. 数据类别说明 2. 什么是词袋模型 3. 数据展示 4. 利用词袋模型进行词表构建 5. 到了这一步,我们的前期工作都已经准备好了,有了样本的向量化数据,开始进行 `朴素贝叶斯分类器构造`: 6. 进行测试使用 三、完整源码 一、什么是朴素贝叶斯? 朴素贝叶斯公式推导
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》,顾名思义,是记录自己学习numpy的学习过程,也方便自己之后复盘!为深度学习的进一步学习奠定基础!希望能给大家带来帮助,爱睡觉的咋祝您生活愉快! 这一篇介绍《Numpy从入门到精通——随机生成数组|特定生成数组|规则生成数组》 文章目录 0、写在前面 一、Numpy基础知识 二、数组属性 三、random模块生成数组
前言:演员-评论员算法又叫actor-critic算法 先从宏观上把握下本章的的内容:之前介绍过actor-critic是一种value base和policy base的结合体。首先要说明各自的缺点,再整体介绍一下actor-critic算法本身。最后会介绍几种基于actor-critic的改进算法。让我们开始吧! actor-critic是一种结合策略梯度(policy base)和时序
起因 为了互通Linux系统和Windows系统的文件,以更好的实现文件管理和资源共享。 所以在查阅资料后,使用WinScp,WinSCP是一个Windows环境下使用SSH的开源图形化SFTP客户端。它的主要功能就是在本地与远程计算机间安全的复制文件。winscp也可以链接其他系统,比如linux系统。 首先在官网下下载最新版本,然后安装时一直下一步下一步,进入连接页面 输入Linu
最邻近插值算法 1. 算法简介 各种插值算法以及图像相关基础知识介绍在笔者之前的博客《CV学习笔记-数字图像概述》中已经详细介绍,在此仅作简单介绍:最邻近插值The nearest interpolation 设i+u, j+v (i, j为正整数, u, v为大于零小于1的小数,下同)为待求象素坐标,则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示: 简而言之,就是在放大图像时
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