07 2016 档案
摘要：Matlab 进阶学习记录 Error: Invalid MEX-file '/media/wangxiao/Acer/dataset/LDES/utility/mexfiles/mpolar.mexa64': /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/glnxa64/../../s
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摘要：如何才能将Faster R-CNN训练起来？ 首先进入 Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的 model 自己测试一下效果嘛
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摘要：VGG-19 和 VGG-16 的 prototxt文件 VGG-16:prototxt 地址：https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77#file-readme-mdcaffemodel 地址：http://www.robots.o
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摘要：ICML2016 TUTORIAL参会分享 本文转自: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDE4NTk4MQ==&mid=2658399541&idx=1&sn=de6da3b595f1843a85acf75110f54e48 原创 2016-07-26 阿
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摘要：本文转自: http://www.cnblogs.com/newlist/p/3649388.html table.keys 返回指定表格中的所有键。 格式： keys = table.keys(表格对象)用法示例： local t = {a = 1, b = 2, c = 3}local keys
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摘要：处理SUN397 的代码，将其分为80% 训练数据以及20% 的测试数据 2016-07-27 1 %% Code for Process SUN397 Scene Classification 2 % Just the a part : 24 kinds and 6169 images total 3 % used for train a initial c...
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摘要：Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks About Hacker's guide to Neural Networks Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels May
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摘要：</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点，为研究生们（应该是博客的多数读者吧）作一个提纲挈领的摘要。然后，我们再就各个小问题，讲讲经典的算法与分类。 1. 前言 在《SLAM for Dummy》
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摘要：</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 行人检测资源（上）综述文献 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，主要还是在性能和速度方面还
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摘要：</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记、原理分析、使用例程等相关的博文。排序不分先后，随机整理的。如果有好的资源，也欢迎介绍和分享。 1：OpenCV学习笔记 作者：CSDN数量：55
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摘要：</form> </form> 首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册 实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM” Last month’s International Confe
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摘要：</form> </form> ICCV 2015:21篇最火爆研究论文 ICCV 2015: Twenty one hottest research papers “Geometry vs Recognition” becomes ConvNet-for-X Computer Vision use
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摘要：Andrej Karpathy blog About Hacker's guide to Neural Networks About Hacker's guide to Neural Networks Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels May
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摘要：Reinforcement Learning for Profit July 17, 2016 Is RL being used in revenue generating systems today? Is RL being used in revenue generating systems t
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摘要：Summary on deep learning framework Torch7 2018-07-22 21:30:28 1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: 1 -- We now have 5 steps left to do in training our first
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摘要：word2vec 前世今生 2013年，Google开源了一款用于词向量计算的工具——word2vec，引起了工业界和学术界的关注。首先，word2vec可以在百万数量级的词典和上亿的数据集上进行高效地训练；其次，该工具得到的训练结果——词向量（word embedding），也是很多NLP任务的基
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摘要：强化学习之 免模型学习（model-free based learning） 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 部分节选自周志华老师的教材《机器学习》 由于现实世界当中，很难获得环境的转移概率，奖赏函数等等，甚至很难知道有多少个状态。倘若学习算法是不依赖于环境建模，则称为“免模型学习（model-
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摘要：Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 深度强化学习最近被人发现貌似不太稳定，有人提出很多改善的方法，这些方法有很多共同的 idea：一个 online 的 agent 碰到的观察到的数据序列是非静态的，然后就是，
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摘要：Introduction to Monte Carlo Tree Search （蒙特卡罗搜索树简介） 部分翻译自“Monte Carlo Tree Search and Its Applications”。 论文链接：http://digitalcommons.morris.umn.edu/cgi
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摘要：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search Nature 2015 这是本人论文笔记系列第二篇 Nature 的文章了，第一篇是 DQN。好紧张！好兴奋！ 本文可谓是在世界上赚够了吸引力！ 围棋游戏被看做是 A
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摘要：Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前，首先要弄清楚两个概念：Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师的《机器学习》中的一段话来解释这个概念，
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摘要：PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY ICLR 2016 经验回放使得 online reinforcement learning agent 能够记住并且回放过去的经验。在先前的工作中，从回放记忆中随机的采样 experience transitions。但是，这种方法简单的
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摘要：经典以及最新的半监督方法 (SSL) 代码总结 最近因为做实验需要，收集了一些半监督方法的代码，列出了一个清单： 1. NIPS 2015 Semi-Supervised Learning with Ladder Networks https://github.com/CuriousAI/ladde
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摘要：论文笔记之：Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015 CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题，但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子，只是用来提取特征，而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 f
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摘要：RATM: RECURRENT ATTENTIVE TRACKING MODEL ICLR 2016 本文主要内容是 结合 RNN 和 attention model 用来做目标跟踪。 其中模型的组成主要是： 1. an attention model 主要用来从输入图像中提取 patch； 2.
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摘要：初始 DQN 程序 所遇到的问题 最近在看 DQN，但是想试试别人放出来的 code，但是发现，额，各种问题，在此记录，以备不时之需！ 问题1. wangxiao@GTX980:~/Documents/DRL/DQN-tensorflow-master$ python main.py --env_n
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