机器人的学习研究进展深度学习及应用
2022-04-17 16:08:04 1.61MB 学习 深度学习 人工智能
2021全球联邦学习研究与应用趋势报告.pdf
2022-04-12 14:51:53 3.71MB
这是最新的书籍,写的C语言用来编程。自己感觉不错,和大家分享一下。使用C语言进行游戏编程,对我们每个游戏编程者来说都是一种很好的学习研究的工具。我们能够以小游戏为例学习到很多的C语言知识的应用技巧,游戏编程的开发与技巧,以实际的Tubro C为平台的游戏制作为背景
2022-03-29 10:15:02 6.92MB C 游戏
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针对贝叶斯网络结构学习方法难以兼顾高准确率和高效率的问题,提出了一种基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法的贝叶斯网络结构学习方法的改进。改进包括:使用依赖关系分析,利用统计学的方法对采样空间进行大幅缩减,能够在精确控制准确度的情况下大幅提高时间效率;结合先验知识,从理论角度将先验知识融入评分中得到完全服从后验分布的结果;搜索最优子结构,对于特定的一些结构搜索最优子结构而不是采用贪心的方法,提高了贝叶斯网络结构学习的准确率。通过理论分析可以证明时间复杂度得到了大幅的降低。并且可以在牺牲可预知的准确率的情况下,将指数时间复杂度降为线性时间。大量的数据实验表明,经改进后的方法在时间和准确性上都具有良好的表现。
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迁移学习,分类,总结,发展
2022-03-14 10:42:09 718KB 迁移学习 异构图
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2022年推荐自动驾驶行业研究产业发展规划前景投资市场行情分析报告(附件中为网盘链接,报告持续更新)。详细文档列表查看:https://fangan.blog.csdn.net/article/details/122944847
癌症是一种复杂的疾病,通过增加收集的数据量和部署的计算能力来帮助人们理解和治疗癌症。因此,越来越需要开发数据驱动的深度学习方法,尤其是用于癌症诊断、检测、预后和预测等各种任务的深度学习方法。然而,尽管最近取得了成功,但为非图像和非文本癌症数据设计高性能的深度学习模型是一项耗时、反复尝试的手动任务,需要癌症领域和深度学习专业知识。为此,我们开发了一种基于强化学习的神经架构搜索,以自动匹配基于深度学习的预测模型开发,用于一类具有代表性的癌症数据。我们开发定制的构建块,允许领域专家结合癌症数据的特定特征。我们表明,我们的方法发现了深度神经网络结构,其可训练参数明显较少,训练时间较短,精确度与手动设计的结构相似或更高。我们在Argonne Leader  ship Computing Facility的Theta超级计算机的多达1024个Intel Knights着陆节点上研究并演示了我们方法的可扩展性。我们开发了可扩展的基于RL的NAS,以自动化一类癌症数据的DNN模型开发。我们设计了一个NAS搜索空间,该空间考虑了特定于非图像和非文本癌症数据的特征。我们在多达1024个Intel Kni
2022-02-01 18:02:38 1.87MB 深度学习 架构 dnn 自动化
unity射酒瓶Bottle Shot游戏源码C#语言开发。完整的源拿来学习研究很不错也可以可直接运营。
2022-01-21 14:15:10 69.3MB unity射酒瓶BottleS
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2022-01-19 19:10:14 1.38MB Andorid录音+变声+转mp
学习研究 || | | | | | | | | | | | | | [ ] | | | 真棒元学习| 使用Python进行动手元学习|| 评论论文 元学习与通用AI之间的关联的简要调查 联合学习的新兴趋势:从模型融合到联合X学习 多目标元学习 不断变化的机器人动力学和环境中的自适应电动机控制的元强化学习 CATCH:用于可转移架构搜索的基于上下文的元强化学习 MGHRL:分层强化学习的元目标生成 元图:通过元学习进行的少量射击链接预测|英特尔:registered:开发人员专区元图 进化神经体系结构搜索综述 神经网络中的元学习:一项调查 ES-MAML:简单的无粗麻布的元学习 通过子任务依赖项的自主推断进行元强化学习 通过元参数分区学习推荐 零镜头和少镜头面部反欺骗的学习元模型 从观测数据进行元强化学习 端到端低资源语音识别的元学习 具有无偏梯度聚合和可控元更新的联合学习 元学习与可区分的闭合
2022-01-14 21:11:35 7KB
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