【SSL-RL】自监督强化学习：事后经验回放 (HER)算法 事后经验回放，Hindsight Experience Replay (HER) 是一种在稀疏奖励强化学习环境下提高智能体学习效率的策略。稀疏奖励问题是指智能体在多数状态下无法获得有价值的反馈，因为奖励信号极其稀少或完全没有。HER通过回顾智能体过去未能实现的目标，将这些“失败”的经验转换为有价值的学习机会，从而极大地提高了智能体在稀疏奖励场景中的学习效率。 HER算法最早由OpenAI团队提出，主要用于解决目标导向的强化学习任务，其中智能体的目标是达到某个特定的状态（例如到达某个地点或完成某个任务），但由于奖励稀疏，智能体很难获得足够的反馈进行有效学习。（这已经是被广泛利用的机制了）

1.项目基于 MNIST 数据集，使用 VGG-19 网络模型，将图像进行风格迁移，实现去噪功能。 2.项目运行环境：Python 和 TensorFlow 运行环境。需要 Python 3.6 及以上配置，使用conda安装环境 conda create -n tensorflow python=3.8.10 3.项目包括 3 个模块：图片处理、模型构造、迭代更新。项目用到的网络模型为预训练好的VGG-19，使用过程中抛弃最后三个全连接层，取出前面各层的参数，构建网络结构。损失函数，由内容损失、风格损失构成。内容损失采用 L2范数损失，风格损失用 Gram 矩阵计算各通道的相关性，以便更好的捕捉笔触、纹理等细节信息，利用 adam 梯度下降算法进行优化。 4.准确率评估：对于图像风格迁移这种模糊算法，并没有客观的评判标准。损失函数可以反映出一部分情况，更多的是人为观察运行结果。经测试，经过 40 次迭代风格迁移已很明显，可根据自身需求，合理调节迭代次数。

svm思维导图图解------

多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

在IT领域，特别是数据分析和机器学习分支，"基于随机森林降雨量预测"是一个典型的实践案例。这个项目利用了随机森林算法来预测未来的降雨量，帮助决策者和科研人员更好地理解和应对气候变化的影响。以下是对这个主题的详细阐述： 随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，每个树对数据进行独立的分类或回归。在这个项目中，随机森林被用来执行回归任务，即预测连续的降雨量。随机森林的核心特点包括： 1. **数据采样**：在构建每棵树时，随机森林采用Bootstrap抽样（有放回抽样）从原始数据集中创建子集，称为自助样本。 2. **特征选择**：在每个决策节点上，不是考虑所有特征，而是随机选取一部分特征进行分割。这增加了模型的多样性，降低了过拟合的风险。 3. **树的多样性**：由于样本和特征的选择是随机的，导致生成的每一棵树都略有不同，这些差异性有助于提高整体模型的泛化能力。 4. **预测结果集成**：所有决策树的预测结果通过平均（对于回归问题）或多数投票（对于分类问题）进行集成，以得出最终的预测。 在"降雨量时间序列预测"这个项目中，时间序列分析是另一个关键概念。时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据，如每日、每月或每年的降雨量。这种数据通常包含趋势、季节性和周期性模式。在预测过程中，这些模式需要被识别和考虑。 1. **趋势分析**：研究降雨量随时间的变化趋势，可能呈上升、下降或保持稳定。 2. **季节性分析**：降雨量可能受到季节影响，如某些地区可能在夏季降雨更多，冬季更少。 3. **周期性分析**：除了季节性，还可能存在年际周期，如厄尔尼诺现象可能影响全球的降雨模式。 在数据预处理阶段，可能需要进行缺失值填充、异常值检测和标准化等操作，以确保模型能有效地学习和理解数据的特性。此外，特征工程也是关键，可能需要创建新特征，如滞后变量（过去几期的降雨量）、滑动窗口统计等，以捕捉时间序列的动态关系。 在模型训练后，评估指标可能包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等，以衡量模型预测的准确性。同时，为了防止模型过拟合，可能需要进行交叉验证和网格搜索来调整模型参数。 "基于随机森林降雨量预测"项目结合了随机森林算法与时间序列分析，旨在通过理解和模拟自然现象的复杂性，提供有价值的预测信息，以支持环境管理、水资源规划以及灾害预警等多个领域。

### SUNET: Speaker-Utterance Interaction Graph Neural Network for Emotion Recognition in Conversations #### 背景与意义 在当今社会，随着人工智能技术的飞速发展，对话系统中的情感识别（Emotion Recognition in Conversations, ERC）已经成为了一个重要的研究领域。通过捕捉对话中说话人的情绪变化，ERC在客户服务、心理治疗、娱乐等多个领域都有着广泛的应用前景。近年来，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）因其能够捕捉复杂非欧几里得空间特征的能力，在ERC任务中得到了广泛应用。然而，如何有效地建模对话过程，以提高在复杂交互模式下的ERC效果仍然是一个挑战。 #### 主要贡献 为了解决上述问题，本文提出了一种名为SUNET的新方法，该方法构建了一个基于说话人和话语（utterance）交互的异构网络，有效考虑了上下文的同时，还考虑了说话人的全局特性。具体而言，SUNET的主要贡献包括： 1. **构建Speaker-Utterance Interactive Heterogeneous Network**：SUNET首先构建了一个说话人-话语交互的异构网络，该网络不仅包含了话语节点，还包括了说话人节点，这样可以在考虑话语之间关系的同时，也考虑到说话人之间的联系。 2. **基于GNN的情感动态更新机制**：在异构网络的基础上，SUNET利用图神经网络对话语和说话人的表示进行动态更新。这一机制根据说话顺序来更新话语和说话人的表示，从而更好地捕捉到对话中的情感变化。 3. **定制化的节点更新策略**：为了充分利用异构网络的特点，SUNET分别为话语节点和说话人节点设计了不同的更新方法，确保每个节点都能得到最合适的表示更新。 #### 方法论 1. **网络结构**： - **话语节点**：每个话语被视为一个节点，其包含的内容可以是文本、语音或两者的组合。这些节点通过边与其他话语节点相连，表示对话中的话语顺序。 - **说话人节点**：每个说话人都有一个对应的节点，该节点不仅包含了说话人的基本信息，还包含了该说话人在整个对话中的所有话语的汇总信息。 2. **节点特征更新**： - **话语节点**：采用特定的GNN层（如GCN、GAT等），根据当前话语及其前后话语的内容，更新该话语节点的特征向量。 - **说话人节点**：说话人节点的更新则依赖于与其相关的所有话语节点的信息。通过聚合这些信息，可以更新说话人节点的特征向量，以反映说话人在对话中的情绪状态。 3. **训练与优化**： - 使用多轮对话数据进行训练，并采用交叉验证等技术优化模型参数。 - 在训练过程中，可以引入额外的任务（如说话人身份识别）作为辅助任务，以进一步提升模型性能。 #### 实验结果 为了验证SUNET的有效性，作者在四个ERC基准数据集上进行了广泛的实验。实验结果显示，SUNET相比于现有方法取得了平均0.7%的性能提升。这表明，通过结合说话人和话语的交互信息，并利用图神经网络对其进行建模，可以有效地提升情感识别的效果。 SUNET为对话情感识别提供了一种新的视角，通过构建说话人-话语交互的异构网络并利用图神经网络进行建模，实现了对对话中情感变化的有效捕捉。这种方法不仅在理论上有一定的创新性，在实际应用中也具有很高的潜力。

机器学习sklearn

高速公路交通车辆视频数据集，用于机器学习等

编辑 /  昱良 今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例： 1. 机器学习在智能手机中的用例 你知道吗，智能手机中的大多数功能都是由机器学习支持的。 没错！从帮你定闹钟、找餐厅的语音助手到通过面部识别解锁手机等一系列简单的功能-机器学习已经真正融入到了我们最喜欢的设备当中。 语音助手 还记得前文提到的虚拟智能小助手吗？它的原理就是语音识别概念——这是机器学习领域中的一个新兴话题。 现在语音助手已经很普遍了。你肯定用过（或者至少听过）以下常见的语音助手： • 苹果的Siri • 谷歌助手 • 亚

机器学习十大经典算法（中文）