深度强化学习指南(与Keras和OpenAi体育馆一起使用) 使用Keras和OpenAi体育馆进行深度强化学习策略梯度方法的分步教程。 在这个简短的项目中,我们将使用强化学习算法(策略梯度方法-REINFORCE)训练神经网络玩Pong游戏。 如果要运行它,则只需克隆存储库,然后打开钢筋_learning_pong_keras_policy_gradients.ipynb ,然后阅读并运行笔记本 我们训练了一个简单的200个隐藏的神经元网络和一个卷积模型。 简单网络的示例播放: 简单网络玩游戏的视频( ): 卷积网络玩游戏的视频( ): 考虑到有限的时间和出于学习目的,我并不是要寻找一个受过良好训练的代理,但我希望这个项目可以帮助人们熟悉rl算法和keras的基本过程。 上面的视频花了3天时间让代理在慢速的计算机上学习。 为了获得生产结果,需要更多的培训和调整,这不是我
2021-12-12 21:46:08 9.8MB tutorial reinforcement-learning ai guide
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如何在Titanic Kaggle挑战中获得0.8134分:泰坦尼克号Kaggle竞赛的解决方案
2021-12-12 14:27:23 599KB visualization python machine-learning tutorial
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Thomas F. El-Maraghi 的SIFT tutorial 完整版 我发现版上有些是不完整的,特此共享
2021-12-12 12:57:32 24.33MB SIFT tutorial full
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高斯过程回归的直观教程 ,女王大学的,加拿大金斯敦 笔记本可以在以下位置执行 笔记本的: @misc{wang2020intuitive, title={An Intuitive Tutorial to Gaussian Processes Regression}, author={Jie Wang}, year={2020}, eprint={2009.10862}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={stat.ML} } 本教程的读者是想使用GP但又不适应GP的人。 在阅读完教科书《高斯机器学习过程》 [ ]的前两章后,我发生了这种情况。 由于难以理解该理论,因此GP的使用与使用它之间存在差距。 当我在线阅读教科书和观看教程视频时,我可以毫无困难地跟随大多数人。 内容对我来说很有意义。 但是,即
2021-12-12 11:01:33 32.01MB JupyterNotebook
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基于神经网络的语音分离必读论文和教程列表 该存储库包含用于纯语音分离和多模式语音分离的论文。 通过Kai Li(如果有任何建议,请与我联系!电子邮件: )。 提示:对于语音分离初学者,我建议您阅读“深度群集”和“ PIT&uPIT”作品,这将有助于理解问题。 如果您发现以下某些文章的代码,欢迎添加链接。 纯语音分离 :check_mark: [用于单声道信号源分离的蒙版和深度递归神经网络的联合优化,黄波森,TASLP 2015] :check_mark: [用于单声道语音分离的复杂比率掩盖,DS Williamson,TASLP,2015年] :check_mark: [深度聚类:用于分段和分离的区分嵌入,JR Hershey,ICASSP 2016] :check_mark: [使用深度聚类的单通道多扬声器分离,Y Isik,Interspeech 2016] :check_mark: [用于与说话者无关的多说话者语音分离的深度模型的置换
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ogldev:ogldev.org上的OpenGL教程的源代码
2021-12-09 21:06:59 134.21MB opengl opengl-tutorial OpenGLC
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OHDSI(The Observational Health Data Sciences and Informatics)是由哥伦比亚大学为中心进行的医疗大数据挖掘计划,其包括了标准术语库OMOP CDM及面向医疗科研的平台 Atalas,本文是今年OHDSI首次在中国进行的教学,主要介绍了CDM及Atalas的使用方法
2021-12-09 15:44:46 5.15MB OHDSI 医疗 CDM 标准术语库
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一篇hmm的经典论文,其中的一些不认识的单词已做了注释,是学习hmm的最好资料了。
2021-12-08 20:09:13 2.62MB HMM 语音识别
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tutorial_guide_fine_7.1-1-bookmark-Acrov5
2021-12-08 16:55:50 7.03MB numeca
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voc2coco 这是用于将VOC格式的XML转换为COCO格式的json(例如coco_eval.json)的脚本。 为什么我们需要将VOC xmls转换为COCO格式json? 我们可以使用COCO API,这非常有用(例如,计算mAP)。 如何使用 1.制作labels.txt 如果需要制作将标签转换为ID的字典,则为labels.txt。 样本labels.txt Label1 Label2 ... 2.运行脚本 2.1用法1(使用ID列表) $ python voc2coco.py \ --ann_dir /path/to/annotation/dir \
2021-12-08 14:48:39 260KB converter json machine-learning tutorial
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