PyTorch中的深度度量学习 Learn deep metric for image retrieval or other information retrieval. 我们的XBM被提名为2020年CVPR最佳论文。 知乎XBM上的一个博客 我写了一个知乎文章，通俗快速解读了XBM想法动机： 欢迎大家阅读指点！ 推荐最近发表的不是我写的DML优秀论文： 来自康奈尔科技大学和Facebook AI 摘要：过去四年来，深度度量学习论文一直宣称准确性方面取得了长足进步，通常比十年前方法的性能提高一倍还多。 在本文中，我们将仔细研究该领域，以了解是否确实如此。 我们在这些论文的实验设置中发现了缺陷，并提出了一种评估度量学习算法的新方法。 最后，我们提供的实验结果表明，随着时间的推移，这种改进最多只能算是微不足道了。 XBM：DML的新Sota方法，被CVPR-2020接受为口服，并被提名

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包括DP, MC, TD, TD-lambda, DQN, PG, AC, A3C, DDPG, Dyna_Q, Bandit, AlphaGoBangZero以及部分仿真游戏源码

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使用R进行动手合奏学习 这是Packt发布的“ 进行的代码库。 使用集成技术结合机器学习算法功能的初学者指南 这本书是关于什么的？ 集成技术用于组合两个或多个相似或相异的机器学习算法以创建一个强大的模型。 它提供了卓越的预测能力，并可以提高数据集的准确性。 本书涵盖以下激动人心的功能： 对重采样方法，引导程序和模型平均进行必要的审查 探索涵盖方法的覆盖范围，例如套袋，随机森林和增强 使用多种算法建立强大的预测模型 享受加强疗法的综合治疗 具有ROC等统计测试的补充方法 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： set.seed(1234) X <- mvrnorm(n = 200, mu = c(0, 0, 0, 0, 0), Sigma = matrix(c( 1, .9999, .9

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德鲁 无线供电的移动边缘计算网络中在线计算卸载的深度强化学习 使用Python代码重现我们的DROO算法以进行无线供电的移动边缘计算[1]，该算法使用随时间变化的无线信道增益作为输入并生成二进制卸载决策。 这包括： ：基于实现的WPMEC的DNN结构，包括训练结构和测试结构。 ：基于。 ：基于实现。 ：解决资源分配问题 ：所有数据都存储在此子目录中，包括： data _＃。mat ：训练和测试数据集，其中＃= {10，20，30}是用户编号 ：针对DROO运行此文件，包括设置系统参数，基于 ：基于。 ：基于实现。 ：当WD的权重​​交替时，运行此文件以评估DROO的性能 demo_on_off.py ：当某些WD随机打开/关闭时，运行此文件以评估DROO的性能 引用这项工作 L. Huang，S。Bi和YJ Zhang，“用于无线移动边缘计算网络中在线计算

Federated Learning 人工智能（Artificial Intelligence, AI）进入以深度学习为主导的大数据时代，基于大数据的机器学习既推动了AI的蓬勃发展，也带来了一系列安全隐患。这些隐患来源于深度学习本身的学习机制，无论是在它的模型建造（训练）阶段，还是在模型推理和使用阶段。这些安全隐患如果被有意或无意地滥用，后果将十分严重。 联邦学习是一种 隐私保护、数据本地存储与计算 的机器学习算法。 文献参考 Part 1: Introduction Part 2: Survey Federated Machine Learning: Concept and Applications Threats to Federated Learning: A Survey Survey of Personalization Techniques for Federated Lear