工具变量 (IV) 是一种常用的从观测数据进行因果推断的技术。 在实践中，IV 引起的变化可能是有限的，这会导致对因果效应的估计不准确或有偏差，并使该方法对政策决策无效。 我们通过将从候选外生数据构建工具变量的问题制定为机器学习问题来应对这一挑战。 我们提出了一种称为 MLIV（机器学习工具变量）的新算法，它允许从样本数据中同时执行工具学习和因果推断。 我们提供了正式的渐近理论，并展示了我们的估计量在非常一般的条件下的根 n 一致性和渐近效率。 对现实世界数据的模拟和应用表明，该算法非常有效，显着提高了从观测数据进行因果推断的性能。

甲状腺 用于评估在超声中观察到的甲状腺结节的代码库：与使用ACR TI-RADS的放射科医生进行深度学习的比较。 由开发。 它包含使用Keras框架和TensorFlow后端的多任务CNN模型的实现。 如果您在研究中使用此代码，请考虑引用以下内容： @article{buda2019evaluation, title={Evaluation of Thyroid Nodules Seen on Ultrasound: Comparison of Deep Learning to Radiologists Using ACR TI-RADS}, author={Buda, Mateusz and Wildman-Tobriner, Benjamin and Hoang, Jenny K and Thayer, David and Tessler, Franklin N an

spring-framework-learning-code:从0开始深入学习Spring小册子原始码

脸部检测器 从我的视频中查找详细信息：（ ） 档案详细资料 Model_training.py ：使用此python文件训练模型 Image_final_try ：使用此文件，您可以对图像进行分类，无论其中是否有遮罩 Webcam_try.py ：这个特殊的oython文件将帮助您从网络摄像头或任何视频中检测遮罩/不遮罩。 Haarcascade_frontalface_alt.xml ：借助它，您可以检测面部特征。 此仓库的Github页数（（ ） 要在您的终端中运行此代码，请执行以下操作： *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3，请先安装python3！ 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境！ 编写pip install -r re

在本文中，我们将讨论使用增强数据集训练DNN分类器。

Reinforcement Learning A Survey This paper surveys the eld of reinforcement learning from a computer-science perspective. It is written to be accessible to researchers familiar with machine learning. Both the historical basis of the eld and a broad selection of current work are summarized. Reinforcement learning is the problem faced by an agent that learns behavior through trial-and-error interactions with a dynamic environment. The work described here has a resemblance to work in psychology,

基于python的强化学习算法Q-learning设计与实现

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深度融合网络以完成图像 介绍 深度图像完成通常无法和谐地将还原的图像融合到现有内容中，尤其是在边界区域中。 而且它常常无法完成复杂的结构。 我们首先介绍Fusion Block，用于生成灵活的alpha成分图，以组合已知区域和未知区域。 它为结构和纹理信息搭建了桥梁，因此已知区域中的信息可以自然地传播到完成区域。 使用这项技术，完井结果将在完井区域边界附近平滑过渡。 此外，融合块的体系结构使我们能够应用多尺度约束。 多尺度约束在结构一致性上大大提高了DFNet的性能。 此外，易于将这种融合块和多尺度约束应用于其他现有的深度图像完成模型。 具有特征图和输入图像的融合块供稿将以与给定特征图相同的分辨率为您提供完成结果。 更多细节可以在我们的找到 融合块的插图： 相应图像的示例： 如果您发现此代码对您的研究有用，请引用： @inproceedings{Hong:2019:DFN:3