掌握离散世界模型的Atari 在TensorFlow 2中实现代理。包括所有55个游戏的训练曲线。 如果您认为此代码有用，请在您的论文中参考： @article{hafner2020dreamerv2, title={Mastering Atari with Discrete World Models}, author={Hafner, Danijar and Lillicrap, Timothy and Norouzi, Mohammad and Ba, Jimmy}, journal={arXiv preprint arXiv:2010.02193}, year={2020} } 方法 DreamerV2是第一个在Atari基准上达到人类水平性能的世界模型代理。使用相同的经验和计算量，DreamerV2的性能也优于顶级无模型代理Rainbow和IQN。此存储库中的实现

图小波神经网络 ⠀ 图小波神经网络的PyTorch实现（ICLR 2019）。 抽象 我们提出了图小波神经网络（GWNN），一种新颖的图卷积神经网络（CNN），它利用图小波变换来解决依赖于图傅立叶变换的先前频谱图CNN方法的缺点。 与图傅立叶变换不同，可以通过快速算法获得图小波变换，而无需矩阵本征分解，且计算量大。 此外，图小波稀疏并局限在顶点域，为图卷积提供了高效率和良好的可解释性。 在三个基准数据集：Cora，Citeseer和Pubmed的基于图的半监督分类任务中，提出的GWNN明显优于以前的光谱图CNN。 参考Tensorflow实现可在访问。 该存储库提供了Graph Wav

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matlab步态检测代码 Awesome-WiFi-CSI-Research 置顶： 很抱歉由于个人工作等原因，没有时间维护和回复各位。 另外，欢迎有志者托管本项目，如有兴趣可以跟我发邮件. 关于本项目，止于理论和仿真交流。实际数据的处理，请参考SpotFi作者的主页和项目主页。 SpotFi源码实现（SpotFi作者开源） 注意事项：由于SpotFi文献中使用了ArrayTrack中的射频校准方法，直接处理CSI数据可能不能达到预期效果。 MATLAB code for Angle of arrival estimation algorithm in SpotFi paper [1]. Setup is as described in section 4 of [1]. Instructions: Calibrate the receiver radio chains as described in [2] reshape CSI into 90x1 vector where first 30 elements correspond to subcarriers for first

The SAGE Handbook of Online Research Methods(2nd) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

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VideoIMUCapture-Android Android应用程序，用于捕获视频和IMU数据，这些数据可用于使用SLAM和Motion技术的Structure进行3D重建。 描述 该Android应用程序是供研究人员使用同时定位和制图（SLAM）和Motion的结构（SfM）的数据收集工具。 假设以约30Hz的频率记录相机帧，并以约100Hz的频率记录惯性测量单位（IMU）数据，同步到同一时钟。 摄像机帧存储到H.264 / MP4视频文件，帧元数据和IMU数据一起存储在protobuf3文件中。 现代智能手机和3D重建的主要问题在于，它们都具有光学防抖（OIS）功能，这意味着每帧的相机参数都不同。 此外，在许多Android设备上都无法将其禁用，并且很少有实际提供镜头移动数据。 如果在录制过程中启用了此功能，VideoIMUCapture将显示明确的警告，并且包括光学图像稳定和

PyTorch VAE 在pytorch中实现的变体自动编码器（VAE）的集合，着重于可重复性。 该项目的目的是为其中许多很酷的VAE模型提供一个快速简单的工作示例。 所有模型都在上进行了训练，以一致性和比较性。 所有模型的架构在相同的层上都保持尽可能相似，除非原始论文需要根本不同的架构（例如，VQ VAE使用残差层，不使用批处理规范，这与其他模型不同）。 这是每个模型的。 要求 Python> = 3.5 PyTorch> = 1.3 Pytorch Lightning> = 0.6.0（ ） 启用CUDA的计算设备 安装 $ git clone https://github.co

不断学习的增量学习者 存储我在博士学位论文（2019-）期间完成的所有公共作品的存储库。 您可以在其中找到已知的实现（iCaRL等），也可以找到我的所有论文。 您可以在我的找到后者的列表。 结构体 每个模型都必须继承inclearn.models.base.IncrementalLearner 。 PODNet：用于小任务增量学习的合并输出提炼 ] 如果您在研究中使用本文/代码，请考虑引用我们： @inproceedings{douillard2020podnet, title={PODNet: Pooled Outputs Distillation for Small-Tasks Incremental Learning}, author={Douillard, Arthur and Cord, Matthieu and Ollion, Charles and R

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