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TimeSformer-Pytorch 实现，是一种基于关注点的纯净，简单的解决方案，可以在视频分类上达到SOTA。 该存储库将仅存储性能最佳的变体“时空分散注意力”，无非就是沿空间之前的时间轴的注意力。 安装 $ pip install timesformer-pytorch 用法 import torch from timesformer_pytorch import TimeSformer model = TimeSformer ( dim = 512 , image_size = 224 , patch_size = 16 , num_frames = 8 , num_classes = 10 , depth = 12 , heads = 8 , dim_head = 64 , attn_dropout =

Artificial Intelligence For Games第三章CombiningSteeringBehavior使用u3d的实现。

在本文中，我们向您展示如何为生成时装设计建立一个生成对抗网络（GAN）。

人工神经网络 具有反向传播和动量的人工神经网络（不使用角膜和张量流） 楷模 实施步骤 导入必要的库 麻木 matplotlib 球状 cv2 随机的 操作系统 下载并预处理数据集 加载训练和测试数据集 随机训练和测试数据集 调整图像大小并进行归一化 初始化随机权重和偏差 创建字典以存储权重和偏差 将权重和偏差初始化为零以进行反向传播 修复所有超参数 学习率 纪元数 层数 每层的单位数 动量（

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策略估值的目标是为了寻找更优的策略（策略提升）  策略估值根据策略，计算其估值函数  策略提升  根据当前策略的估值函数，寻找更优的策略（如果存在），逐步寻 找到最优策略  根据策略，的估值函数，寻找更优策略  提升方法

我开发了一种预测技术对职业影响的新方法。 我使用工作任务描述文本和专利文本之间的重叠部分来构建衡量任务对自动化的暴露程度的度量。 我首先将该方法应用于软件和工业机器人等历史案例。 我确定，在相关时期内，我衡量为高度受以前的自动化技术影响的职业，其就业和工资有所下降。 我使用案例研究中的拟合参数来预测人工智能的影响。 我发现，与软件和机器人相比，人工智能是针对高技能任务的。 在长期替代的历史模式将继续的假设下，我估计人工智能将减少90:10的工资不平等，但不会影响收入最高的1％。

COCO LM预训练（WIP） 在Pytorch中实现 ，纠正和对比文本序列以进行语言模型预训练。 他们能够以自我监督的方式进行对比学习，以进行语言模型预训练。 似乎是Electra的坚实后继者。 安装 $ pip install coco-lm-pytorch 用法 使用x-transformers库的示例 $ pip install x-transformers 然后 import torch from torch import nn from x_transformers import TransformerWrapper , Encoder from coco_lm_pytorch import COCO # (1) instantiate the generator and discriminator, making sure that the generator is ro