ddpg-aigym 深度确定性策略梯度 Tensorflow中深度确定性策略梯度算法的实现（Lillicrap等人 。） 如何使用 git clone https://github.com/stevenpjg/ddpg-aigym.git cd ddpg-aigym python main.py 培训期间 一旦训练 学习曲线 InvertedPendulum-v1环境的学习曲线。 依存关系 Tensorflow（在tensorflow版本0.11.0rc0 ） OpenAi体育馆 Mujoco 产品特点 批量归一化（提高学习速度） 梯度转换器（在arXiv中提供： ） 注意 使用不同

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pytorch-polygon-rnn Pytorch实现。 注意，我使用另一种方法来处理第一个顶点，而不是像本文中那样训练另一个模型。 与原纸的不同 我使用两个虚拟起始顶点来处理第一个顶点，如图像标题所示。 我需要在ConvLSTM层之后添加一个LSTM层，因为我需要输出为D * D + 1维度才能处理结束符号。 如何训练和测试 从下载数据，组织图像文件和注释json文件，如下所示： img ├── train │ ├── cityname1 │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... │ ├── cityname2 │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... ├── val │ ├── cityname │ │ ├── pic.png │ │ ├── ... ├── test │ ├── ci

2016最新版Bengio写的MIT Press《Deep learning》PDF

Nyc-Taxi-Kaggle-挑战 目标 Kaggle竞赛预测纽约出租车的行驶时间。 该项目的报告在capstone.pdf。 （在这个项目中，我提供了许多链接，如果您是初学者，可以通过这些链接来弄清楚您的概念，如果不理解的话，可以通过project和readme中提供的链接和pdf来了解。） 问题陈述 在本报告中，我们使用来自纽约市出租车和高级轿车委员会的数据来考察Kaggle竞赛，该竞赛要求竞争对手预测纽约市出租车旅行的总行驶时间（trip_duration）。 Kaggle提供的数据是作为CSV文件提供的结构化数据。 CSV文件中的数据包括多种格式：时间戳，文本和数字数据。 这是回归分析，因为输出（总行驶时间）是数字。 我将使用几种机器学习方法来完成预测任务，这些方法是线性回归，k最近邻回归，随机森林和XGBoost。 将使用均方根对数误差对模型进行评估。 总览 我使用Jupyter_Notebook在dekstop上执行此项目，并且在使用python的远程服务器上也无需使用Jupyter_notebook来执行。 软件和库 Python 3 Scikit-learn：Pyt

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深度学习面试书：深度学习面试宝典（含数学，机器学习，深度学习，计算机视觉，自然语言处理和SLAM等方向）

强化学习对抗攻击和防御 DQN政策 战略定时攻击 统一攻击 对抗训练 该存储库为深度强化学习代理实现了一些经典的对抗攻击方法，包括（ drl_attacks/ ）： 统一攻击[]。 战略定时攻击[]。 临界点攻击[]。 关键策略攻击。 对抗性政策攻击[]。 也可以使用以下RL防御方法（ drl_defenses/ ）： 对抗训练[]。 还提供了一些图像防御方法（ img_defenses/ ）： JPEG转换[]。 位压缩[ ]。 图像平滑[]。 该项目大部分基于基于的RL框架守。 图片敌对攻击和防御都与实施 ，也是基于Pytorch。 相反，A2C和PPO策略基于pytorch-a2c-ppo-acktr-gail ，DQN使用了天守实现。 任何图像对抗攻击都与此项目兼容。 可用型号 它还可以在文件夹log找到适用于不同任务的训练有素的模型。 下表报告了三种

Deep Residual Learning for Image Recognition原版及翻译及笔记， 博客参考：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/125054695 resnet代码参考：https://download.csdn.net/download/m0_46384757/85503785