写在前面 今天正式进入前馈神经网络的公式推导环节,综合数据处理难度和公式推导难度以及神经网络的易理解性,我将之前放出的神经网络做了一些调整,之后给出。那么这篇文章主要进行神经网络的变量讲解,以及公式分析。 神经网络图 神经网络图如下所示: 相比于之前的神经网络,我将其修正为了只有一个输入神经元,我将28X28的图像矩阵转换成了784个数据的一维向量,因此我构思的神经网络就是将该一维向量输入神经网
强化学习答案(第二版) 第二章 2.1 Q:在\epsilon贪心动作选择中,在有两个动作及\epsilon=0.5的情况下,贪心动作被选择的概率是多少? A:0.5的概率选择开发(exploitation),选择贪心动作,0.5的概率选择试探(exploration),试探时有0.5的概率选择贪心动作,所有是0.5+0.5*0.5=0.75 2.2 Q:赌博机的例子 考虑一个k=4的多臂赌博机
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后,个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免,尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。所以作者已从Ceres作为开端,这一篇文章主要对Eigen函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。 1. Eigen示例 相较
SMACH BehaviorTree 一、简述 BehaviorTree_cpp_v3版本之间api存在改动,需注意版本问题 BehaviorTree.CPP has many interesting features, when compared to other implementations: It makes asynchronous Actions, i.e. non-blocking,
【导读】 在这一系列的V-REP自学笔记中,我们定了一个小目标,完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程,控制机器人从A点抓取物品,然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上,这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。没有看过前期学习笔记的读者,可以在文末找到往期文章地址。 V-REP自学笔记是一个系列教程,发布在专栏:AI与机器人。
前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 NARF 关键点 NARF(Norma
Linux系统基础操作 cd命令语法:cd<目录路径>功能:改变工作目录.若没有指定’目录路径’,则回到用户的主目录。 pwd命令语法:pwd功能:此命令显示当前工作目录的绝对路径。 mkdir命令语法:mkdir[选项]<目录名称>功能:创建一个目录。 ls命令语法:ls[选项]<目录名称>功能:列出目录的内容。 touch命令语法:touch[选项]<
1. 引言 经过前面一系列的铺垫相信各位已经对动力学推导的拉格朗日法及牛顿欧拉法有了初步的认识,从这篇文章开始终于可以正式介绍一下机器人的动力学方程推导了。本篇详细介绍串联机构牛顿欧拉方程推导背后的原理。 2. 几个关键问题 不知道你是否思考过我们说一个知识很难究竟是难在了哪里,这里我的观点是抽象性的提高和直觉性的丧失。我们说一个问题很难实际上无外乎这两个方面。因此教程或者博客的目的在于降
系列文章 【智能车Code review】—曲率计算、最小二乘法拟合 【智能车Code review】——坡道图像与控制处理 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾 智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID 智能车复工日记【3】:图像处理——基本扫线和基本特征提取和十字补线 智能车复工日记【4】:关于图像的上下位机的调整问题总结
文章目录 Step1:添加头文件 Step2:添加成员变量 Step3:修改`Load`函数 Step4:修改CmakeLists.txt文件 Step5:编译 Step6:使用ROS测试是否可控 Step1:添加头文件 #include <thread> #include "ros/ros.h" #include "ros/callback_queue.h" #include
机器人平台搭建(一)——机器人的组成 目录 总述1、执行机构2、驱动系统3、传感系统4、控制系统 总述 机器人是一个机电一体化的设备,从控制的角度来看,机器人系统可以分成四大部分。即执行机构、驱动系统、传感系统和控制系统。 1、执行机构 执行机构是直接面向工作对象的机械装置,相当于人体的手和脚。根据不同的工作对象,适用的执行机构也各不相同。例如:常用的室内移动机器人一般采用直流电机作为移动的执行机
深度前馈网络学习方法 什么是深度前馈网络 深度前馈网络(deep feedforward network),也叫做前馈神经网络(feedforward neurnal network)或者多层感知机(multilayer perceptron, MLP),是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数f_。例如,对于分类器,y=f_(x)将输入x映射到一个类别y。前馈网络定义了一个映射y=f
ROS导航功能包:ros-planning/navigation 中国大学mooc:Navigation 工具包说明 一、csdn:ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用 ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用 有一个imu,而且校准的好(博主使用的是razor 9dof的imu,通过ros包pub一个Imu的data类型) 原先的tf_tree中可以看到这
提前说说 前几天给西电的同学做了一个小的线上课程设计,用到数码管。没想到我们课程设计也是关于数码管,所以在这总结一下如何仿真实现数码管 目标:完成一个数码管的显示,从0-9分别显示 一. 首先,确定使用的是共阴极数码管,在元器库中找到 二. 接下来找到控制端,我这里使用74ls48n进行控制,从元器件库中找到三.然后从元器件库导出用到的电源,开关,地线等 (电源)(地线) (开关)四.然后查找7
本教程主要是演示如何安装ROS,所使用的系统是Ubuntu 18.04。 以下分为三部分: 更改apt源 按照ROS官网给出的安装教程进行安装 测试是否安装成功 1. 更改apt源 百度搜索清华源,然后单击页面右下角的使用帮助,然后划到最下面找到ubuntu,此时页面如图: 然后我们将编辑框中的文字复制,按下Ctrl+Alt+T打开终端,在终端下输入sudo gedit /etc/apt/s
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后,个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免,尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。所以作者从Ceres作为开端,来对手写SLAM开个头,来方便各位后续的开发。这里分享以为博主写的博客,个人看了感觉写的不错,对SL
首先感谢古月居转载我的文章,但是本文有很多乱码和不清晰的地方影响阅读体验,如果对本文感兴趣,欢迎大家去看我的知乎原帖,同时欢迎留言讨论! 现代机器人学:力学,规划,控制读书笔记 感谢大家的收藏和阅读,再省视写的所有帖子,内部的一些符号以及表述需要维护,答主会统一维护一下,喜欢就点个赞吧(doge)! 同时也欢迎关注我,学习过程会不断更新 读书笔记以梳理Modern Robotics: Mecha
一、Planning Request Adapters Planning Request Adapters为规划处理适配器,用于处理运动规划(motion_planer)请求(before plan)和响应(after plan)的数据。 注意:不同版本ROS提供的适配器略有不同,如果需要使用新版本ROS或者自定义适配器,需要根据流程配置。 moveit_ros 二、自定义适配器 自定义适配器
写在前面 之前已经完成了MNIST数据的获取,机器学习的数据预处理中包括数据清理(离散缺失值等处理),数据合成(将多个数据集合成单个数据集等处理),数据归约(降维等操作),数据变换(归一化等操作),MNIST数据集已经将数据清理,数据合成做好了,因此我们还需要做的就是数据归约和数据变换了,今天这篇文章主要进行数据降维的分析以及神经网络的建立。 MNIST图片 首先我们来看一下MNIST数据集里的图
冒泡排序(短冒泡排序) import numpy as np import time def bubble_sort(alist): for passnum in range(len(alist) - 1, 0, -1): for i in range(passnum): if alist[i] > alist[i + 1]:
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