为减少深度Q网络(DQN)算法的训练时间,采用结合优先经验回放机制与竞争网络结构的DQN方法,针对Open AI Gym平台cart pole和mountain car两个经典控制问题进行研究,其中经验回放采用基于排序的机制,而竞争结构中采用深度神经网络。仿真结果表明,相比于常规DQN算法、基于竞争网络结构的DQN方法和基于优先经验回放的DQN方法,该方法具有更好的学习性能,训练时间最少。同时,详细分析了算法参数对于学习性能的影响,为实际运用提供了有价值的参考。
2022-04-13 10:50:11 1.3MB 强化学习 深度Q网络 竞争网络
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利用深度信念网络,通过非限制性玻尔兹曼机逐层训练车位数据,得到其特征,从而提高预测精度。
2022-04-10 18:36:16 3KB 深度信念网络
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Import and export Darknet models(https://github.com/pjreddie/darknet ) within MATLAB deep learning networks. The importer can import all the seriesNetworks in the darknet and some simple DAGnetworks. The exporter can export all the seriesNetworks and some of the backbone networks. In addition to importing the deep neural network, the importer can obtain the feature map size of the network, the n
2022-04-07 16:16:11 302KB matlab
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基于深度神经网络的用户画像研究_周妹璇.caj 讲述如何用深度神经网络来抽取出用户画像
2022-04-03 20:40:30 1.21MB 深度学习 用户画像
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对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成,导入URDF模型,收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时,您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作,并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示? 查看我们的。 是否想跳过本教程,而专注于为深度学习模型收集训练数据? 查看我们的。 注意:该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器,设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化,以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更
2022-03-28 21:14:03 34.49MB robotics unity ros urdf
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2022-03-28 15:44:21 1KB python 深度信念网络
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WSDDN PyTorch 使用最新版本的PyTorch实施Weakly Supervised Deep Detection Networks 。 Bilen, H., & Vedaldi, A. (2016). Weakly supervised deep detection networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 2846-2854). 实施差异 亚当优化器(而不是SGD) 未添加空间正则化器 实验 基于VGG16的模型最接近EB + Box Sc. L型案例,报告为30.4 mAP 基于AlexNet的模型最接近EB + Box Sc. 模型S的案例,报告为33.4 mAP 将VGG16用作基本模型时的结果 航空 自行车
2022-03-24 19:44:16 14KB computer-vision deep-learning pytorch pascal-voc
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【预测模型】基于DNN深度神经网络实现minist数据集预测matlab源码.md
2022-03-23 16:43:11 29KB matlab代码
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densenet121_weights_tf.h5 最好的深度学习网络的权重 代码在github上可以找到!
2022-03-22 22:16:35 32MB 深度学习 densenet weights h5
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2022-03-22 17:06:21 5.99MB 人脸识别
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