随笔分类 -  ReinforceLearning

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个人技术博客的选择：CSDN、博客园、简书、知乎专栏还是Github Page？
摘要：文章链接：个人技术博客的选择：CSDN、博客园、简书、知乎专栏还是Github Page？ 感觉还是Fuck The Dog！看来还是以后把文章写在本地，然后再上传到CSDN吧。被CSDN的缓存机制坑了几次，得非常注意这次事件才行！！！在知乎上申请了专栏，作为备份选项... 阅读全文
posted @ 2018-06-19 17:22 wishchin 阅读(702) 评论(0) 推荐(1) 编辑
博客需要搬家
摘要：太他nia的垃圾了，写完之后点击发布，只保留了前一段，后面的长篇大论全都没了，感情是自动保存草稿的那一段，其他的呢。其他的呢？本地的没有上传上去，这个缓存机制有很大问题，太恶心人了！转移到其他地方吧............. 阅读全文
posted @ 2018-06-19 16:55 wishchin 阅读(209) 评论(1) 推荐(0) 编辑
Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs
摘要：前言 作为IP模式识别的CNN初始模型是作为单纯判别式-模式识别存在的，并以此为基本模型扩展到各个方向。基本功能为图像判别模型，此后基于Loc+CNN的检测模型-分离式、end2end、以及MaskCNN模型，而后出现基于CNN的预测模型-AcGans。 ... 阅读全文
posted @ 2018-06-19 16:41 wishchin 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
预测学习、深度生成式模型、DcGAN、应用案例、相关paper
摘要：我对GAN“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的看法： 前几天在公开课听了新加坡国立大学【机器学习与视觉实验室】负责人冯佳时博士在【硬创公开课】的GAN分享。GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器。 Deep?... 阅读全文
posted @ 2018-06-05 15:09 wishchin 阅读(1024) 评论(0) 推荐(0) 编辑
AI：IPPR的数学表示-CNN稀疏结构进化（Mobile、xception、Shuffle、SE、Dilated、Deformable）
摘要：接上一篇：AI：IPPR的数学表示-CNN基础结构进化（Alex、ZF、Inception、Res、InceptionRes）。 抄自于各个博客，有大量修改，如有疑问，请移步各个原文..... ... 阅读全文
posted @ 2018-05-11 15:39 wishchin 阅读(561) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DeepMind：所谓SACX学习范式
摘要：机器人是否能应用于服务最终还是那两条腿值多少钱，而与人交互，能真正地做“服务”工作，还是看那两条胳膊怎么工作。大脑的智能化还是非常遥远的，还是先把感受器和效应器做好才是王道。 关于强化学习，根据Agent对策略的主动性不同划分... 阅读全文
posted @ 2018-03-26 11:02 wishchin 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
| 一文读懂迁移学习（附学习工具包）
摘要：当一个CNN用于另一个领域，就使用到了迁移学习。迁移学习是一种用于模型领域泛化和扩展的工具。 文章链接：独家 | 一文读懂迁移学习（附学习工具包） 参考：当深度学习成为过去，迁移学习才是真正的未来？ ... 阅读全文
posted @ 2018-03-15 17:24 wishchin 阅读(909) 评论(0) 推荐(0) 编辑
OpenCV：使用OpenCV3随机森林进行统计特征多类分析
摘要：原文链接：在opencv3中的机器学习算法练习：对OCR进行分类 本文贴出的代码为自己的训练集所用，作为参考。可运行demo程序请拜访原作者。 CNN作为图像识别和检测器，在分析物体结构分布的多... 阅读全文
posted @ 2017-11-29 11:01 wishchin 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Windows下使用Caffe-Resnet
摘要：参考文章： 编译历程参考：CNN：Windows下编译使用Caffe和Caffe2 caffe的VS版本源代码直接保留了sample里面的shell命令，当然这些shell命令在Windows平台下是不能运行的，需要稍... 阅读全文
posted @ 2017-09-24 16:14 wishchin 阅读(689) 评论(0) 推荐(0) 编辑
推荐系统：MovivLens20M数据集解析
摘要：MovieLens 是历史最悠久的推荐系统。它由美国 Minnesota 大学计算机科学与工程学院的 GroupLens 项目组创办，是一个非商业性质的、以研究为目的的实验性站点。MovieLens 主要使用 Collaborative Filte... 阅读全文
posted @ 2017-09-22 10:59 wishchin 阅读(2015) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CNN：Windows下编译使用Caffe和Caffe2
摘要：用于检测的CNN分为基于回归网络的方法和基于区域+CNN网络的方法，其中基于回归网络的方法典型为YOLO9000，可以兼容使用VGG-Net框架。其中基于区域+CNN网络方法，大量使用了Caffe作为基础CNN框架。 准备工作（python27环境，X6... 阅读全文
posted @ 2017-09-14 14:29 wishchin 阅读(529) 评论(0) 推荐(0) 编辑
End to End Sequence Labeling via Bi-directional LSTM CNNs CRF
摘要：来看看今日头条首席科学家的论文：End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 使用LSTM方法进行序列标注，完成大规模标注问题参考此文：论文笔记：[ACL2016]End-to-end Se... 阅读全文
posted @ 2017-05-09 11:55 wishchin 阅读(254) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习：随机森林RF-OBB袋外错误率
摘要：文章讲解比较详细，且有Python代码，可以作为有用的参考。 原文链接：http://blog.csdn.net/zhufenglonglove/article/details/51785220 参数：OBB-袋外错误率 ... 阅读全文
posted @ 2016-09-12 17:41 wishchin 阅读(2883) 评论(0) 推荐(0) 编辑
EnforceLearning-主动强化学习
摘要：前言： 被动学习Agent由固定的策略决定其行为。主动学习Agent必须自己决定采取什么行动。 具体方法是： Agent将要学习一个包含所有行动结果概率的完整模型，而不仅仅是固定策略的模型； ... 阅读全文
posted @ 2016-06-04 14:12 wishchin 阅读(411) 评论(0) 推荐(0) 编辑
EnforceLearning-被动强化学习
摘要：前言： 画图挺好：深度学习进阶之路-从迁移学习到强化学习 专家系统给出了知识节点和规则，使用粒度描述准确性，依靠分解粒度解决矛盾，并反馈知识和推理规则更新。专家系统与机器学习有本质区别，但从机器学习的角度看，专家系统是一个给出了规则... 阅读全文
posted @ 2016-06-02 13:19 wishchin 阅读(492) 评论(0) 推荐(0) 编辑
AdaBoost--从原理到实现（Code：Python）
摘要：本文对原文有修改，若有疑虑，请移步原作者. 原文链接：blog.csdn.net/dark_scope/article/details/14103983 集成方法在函数模型上等价于一个多层神经网络，两种常见的集成方法为Adaboost模... 阅读全文
posted @ 2016-05-18 19:16 wishchin 阅读(1419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DNN：逻辑回归与 SoftMax 回归方法
摘要：UFLDL Tutorial 翻译系列：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial第四章：SoftMax回归 简介：见 AI : 一种现代方法。Chapter21. Reinforce ... 阅读全文
posted @ 2016-05-18 18:59 wishchin 阅读(1309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
时序分析：KMP算法用于序列识别
摘要：考研基础资料之一的《算法与数据结构》，KMP算法作为串匹配的基本算法，为必考题目之一。对于算法入门来说，也是复杂度稍高的一个基本算法。 KMP算法作为串匹配的非暴力算法，是为了减少回溯而设计的。对于固定串的匹配是合适的，对于变长串的匹配，需要... 阅读全文
posted @ 2015-09-11 12:24 wishchin 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
ANN：DNN结构演进History—RNN
摘要：前言： CNN在图像处理领域的极大成功源于CNN的二维递进映射结构，通过训练多层卷积核来进行特征提取函数训练，在二维图像的稀疏表达和语义关联分析方面有天生的结构优势。而涉及时序问题的逻辑序列分析—边长序列分析，需要引入适合解决其问题的方法。 引... 阅读全文
posted @ 2015-08-24 11:56 wishchin 阅读(840) 评论(0) 推荐(0) 编辑
OpenCV：使用 随机森林与GBDT
摘要：随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些... 阅读全文
posted @ 2015-06-16 16:33 wishchin 阅读(457) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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