贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性 创作者：Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的： 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。 使用的算法： 期望最大化 目标： 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。 设想： 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述： 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。

Artificial Intelligence with Python - Build real-world Artificial Intelligencce applications with Python to intelligently interact with the world around you

可疑制作matlab代码回归-计算-智能 此作业的目的是研究TSK （Takagi-Sugeno-Tang）模型拟合多变量非线性函数的能力。 特别是，使用来自 和 模糊神经模型的两个数据集，我们试图从可用数据中估计目标属性。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 检查的模型有四个，它们在隶属函数的数量（2 或 3）和输出类型（单例或多项式）方面各不相同。 在这种情况下，数据集的小尺寸允许我们使用Grid Partition方法进行输入空间划分。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，首先，我们为输入分区部署了另一种称为减法聚类（SC）的方法，并且还需要通过选择最重要的特征来降低数据集的维数并拒绝不太有用的特征。 之后，我们应用Grid Search和5-fold Cross Validation来找到特征数量和集群半径的最佳组合，从而使验证误差最小。 使用该过程产生的结果，我们训练

交互是一种用于AI代理的逼真的可交互框架。 消息 （6/2020）我们提供了一个微型框架，以简化在Docker中运行AI2-THOR的工作。 可以通过以下网址访问它： : 。 （4/2020）框架的版本2.4.0更新在这里。 现在，所有不属于环境结构的sim对象都可以通过物理相互作用移动。 添加了新的对象类型，并添加了许多新的动作。 请在查看 （2/2020）AI2-THOR现在包括两个框架： 和 。 iTHOR包含交互式对象和场景，而RoboTHOR包含模拟场景及其对应的真实世界副本。 （9/2019）已添加框架2.1.0版更新。 添加了新的对象类型。 添加了新的初始化操作。 分割图像的生成在所有场景中都得到了改善。 （6/2019）AI2-THOR框架的2.0版更新现已发布！ 我们的动作和对象状态增加了三倍，增加了新的动作，可以在视觉上进行明显的状态更改，例如电子设备上的屏幕

RL4J：Java 强化学习 有关 RL4J 的支持问题，请联系 。 RL4J 是一个与 deeplearning4j 集成并在 Apache 2.0 开源许可下发布的强化学习框架。 DQN（带双 DQN 的深度 Q 学习） 异步强化学习（A3C，异步 NStepQlearning） 低维（信息数组）和高维（像素）输入。 一篇有用的博客文章，向您介绍强化学习、DQN 和 Async RL： 快速开始 安装 可视化 厄运 Doom 还没有准备好，但如果你喜欢冒险，你可以通过一些额外的步骤让它工作： 您将需要 vizdoom，编译本机库并将其移动到项目根目录中的文件夹中 export MAVEN_OPTS=-Djava.library.path=THEFOLDEROFTHELIB mvn compile exec:java -Dexec.mainClass="YOURMAINCL

Artificial intelligence is becoming increasingly relevant in the modern world where everything is driven by data and automation. It is used extensively across many fields such as image recognition, robotics, search engines, and self-driving cars. In this book, we will explore various real-world scenarios. We will understand what algorithms to use in a given context and write functional code using this exciting book. We will start by talking about various realms of artificial intelligence. We’ll then move on to discuss more complex algorithms, such as Extremely Random Forests, Hidden Markov Models, Genetic Algorithms, Artificial Neural Networks, and Convolutional Neural Networks, and so on. This book is for Python programmers looking to use artificial intelligence algorithms to create real-world applications. This book is friendly to Python beginners, but familiarity with Python programming would certainly be helpful so you can play around with the code. It is also useful to experienced Python programmers who are looking to implement artificial intelligence techniques. You will learn how to make informed decisions about the type of algorithms you need to use and how to implement those algorithms to get the best possible results. If you want to build versatile applications that can make sense of images, text, speech, or some other form of data, this book on artificial intelligence will definitely come to your rescue! What this book covers Chapter 1, Introduction to Artificial Intelligence, teaches you various introductory concepts in artificial intelligence. It talks about applications, branches, and modeling of Artificial Intelligence. It walks the reader through the installation of necessary Python packages. Chapter 2, Classification and Regression Using Supervised Learning, covers various supervised learning techniques for classification and regression. You will learn how to analyze income data and predict housing prices. Chapter 3, Predictive Analytics with Ensemble Learning, explains predictive modeling techniques using Ensemble Learning, particularly focused on Random Forests. We will learn how to apply these techniques to predict traffic on the roads near sports stadiums. Chapter 4, Detecting Patterns with Unsupervised Learning, covers unsupervised learning algorithms including K-means and Mean Shift Clustering. We will learn how to apply these algorithms to stock market data and customer segmentation.

在下一篇文章中，我们将预处理要输入到机器学习模型的数据集。

NJU-Artificial-Intelligence 2018Spring 人工智能 课程

训练12小时后512x512鲜花，1 gpu 训练12小时后256x256朵鲜花，1 gpu 比萨 ``轻巧''GAN 在Pytorch的ICLR 2021中提出的实现。 本文的主要贡献是发生器中的跳层激励，以及鉴别器中的自动编码自监督学习。 引用单行摘要“在经过数小时培训的情况下，可以在1024 g分辨率的数百张图像上融合在单个gpu上”。 安装 $ pip install lightweight-gan 使用 一个命令 $ lightweight_gan --data ./path/to/images --image-size 512 每隔1000次迭代，模型将保存到./models/{name} ，模型中的样本将保存到./results/{name} 。 name将是default ，默认情况下。 训练设定 深度学习从业人员的自我解释能力很强 $ lightweight_ga

matlab广度优先算法代码人工智慧_MATLAB 用MATLAB编码的人工智能算法 对于每个项目，运行part（）_ example.m文件以查看结果 搜索算法 实现了不同的状态空间搜索算法，包括广度优先搜索，双向搜索和A *搜索 规划算法 为杜宾斯型车辆实现了各种经典的规划算法，包括基本推理，N皇后问题和RRT算法 决策树 进行中