2048健身房 该存储库是一个有关使用DQN（Q-Learning）玩2048游戏并使用加速和加速环境的。使用的算法来自“ ，环境是自定义的 env。该环境包含两种类型的电路板表示形式：二进制和无二进制。第一个使用幂二矩阵来表示电路板的每个图块。相反，没有二进制文件使用原始矩阵板。 该模型使用两种不同类型的神经网络：CNN（卷积神经网络），MLP（多层感知器）。使用CNN作为特征提取器比使用MLP更好。可能是因为CNN可以提取空间特征。结果，代理在1000个已玩游戏的10％中获得2048个图块。 奥图纳 Optuna是一个自动超参数优化软件框架，专门为机器学习而设计。它具有命令式，按运行定义样式的用户API。多亏了我们的运行定义API，用Optuna编写的代码具有高度的模块化，并且Optuna的用户可以动态构造超参数的搜索空间。 还有就是如何使用这个库指南。 Numba 是一种开源JI

超级马里奥兄弟的深度强化学习 描述 背景信息：超级马里奥兄弟（SMB）是一款流行的动作游戏，具有“真实的”环境和广阔的状态空间，是设计可玩计算机游戏的强化学习代理的理想平台。 该代理要求与世界上的各种对象和障碍进行交互，以鼓励采用知识丰富的学习方法。 方法-我们使用了OpenAI Gym提供的框架。 超级马里奥兄弟体育馆并从游戏环境中提取了信息，以使用PPO训练RL特工。 我们还向环境引入了预处理方法，例如帧缩放，随机跳帧，帧堆叠和噪声网，以提高代理的性能。 通过引入回滚操作来提高训练的稳定性，可以创建PPO的变体。 结果：该方法成功地训练了能够在20个小时的训练后完成水平的特工。 我们成功实现了一种方法，该方法可以比常规PPO实施更好地执行，在不应用数据预处理的情况下性能提高了50％，在应用数据预处理的情况下性能提高了10％。 工具 Pytorch已被用作主要的机器学习库 由于SMB

模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现

高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更高维度的独特方法？ 高维中位数存在各种定义，并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点（高达50％的污染）而非常有用，并且在机器学习，计算机视觉和高维统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现，并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用，因此可以通过键入以下命令轻松安装： pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ，类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的，可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值，则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin

保险行业语料库 大家称为 看了下您的项目，我觉得这份数据可以用于保险领域的中文问答研究，对于某些问题的翻译很准确，长度扩展的答案翻译就有些不连贯的问题，大体上关键字信息和-华东师范大学 优秀作品！ - ，中国东部师范大学 绝对 基线模型 最小批量大小= 100，hidden_​​layers = [100，50]，lr = 0.0001。 纪元25，总步数36400，精度0.9031，成本1.056221。 滴水 Python3 + pip install -r Requirements.txt 跑 一个非常简单的网络作为基准模型。 python3 deep_qa_1/network

使用深度学习和OpenCV进行社交距离 目的 由于COVID-19，今天的不幸情况使人与人之间的距离至关重要。 目标是检测使用深度学习的人员，并找出人员之间的距离，以检查人员是否维持6英尺或1.8 m的标准社交距离。 工具和库 Python OpenCV YoloV3 描述 第1步：在相框/图片中找到人数。 步骤2：为使用YOLO确定的人员创建边界框。 步骤3：为对象设置宽度阈值，在其中测量距离，即人的宽度。 我将宽度设置为27英寸或0.70米。 如果需要，请尝试其他值。 步骤4：将像素映射到公制（米或英寸）。 步骤5：以米为单位，找到一个人到另一个人的中心点之间的距离。 结果

可以进行二维到三维的基于强化学习的路径规划

介绍了深度学习，神经网络等基础知识，使用TensorFlow平台，附带有python代码，适合初学者使用 代码百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1u3KH1rtd8s5txPokw1lt-A 提取码：i9ht

AI可解释性360（v0.2.1） AI Explainability 360工具箱是一个开放源代码库，支持数据集和机器学习模型的可解释性和可解释性。 AI Explainability 360 Python软件包包括一套全面的算法，这些算法涵盖了解释的不同维度以及代理的可解释性指标。 通过逐步介绍不同消费者角色的示例用例，对概念和功能进行了简要介绍。 提供了更深入的，面向数据科学家的介绍。 完整的API也可用。 没有一种最能解释问题的方法。 有很多解释方法：数据与模型，直接可解释与事后解释，本地与全局解释等，因此弄清楚哪种算法最适合给定用例可能会造成混淆。 为了帮助您，我们创建了一些和

机器学习工具箱 主程序可以对数据应用几种监督分类方法： Logistic回归（线性模型） 支持向量机 装袋 随机森林 神经网络 可以使用其他一些工具，例如Boosting，K均值，线性回归。 该程序使用不同的外部工具箱： Prtools套袋和随机森林 用于神经网络的DeepLearnToolbox-master 适用于SVM的libsvm-3.20 此外，一些代码来自Andrew Ng的Coursera MOOC：。