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  • Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey2022-07-16 14:35:32

    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 23(6): 4909-4926 (2022)   Abstract   随着深度表示学习的发展,强化学习(RL)领域已经成为一个强大的学习框架,现在能够在高维环境中学习复杂的策略。本综述总结了深度强化学习(DRL)

  • Model-based Reinforcement Learning: A Survey2022-02-19 12:34:34

    发表时间:2021 文章要点:一篇综述,主要从dynamics model learning,planning-learning integration和implicit model-based RL三个方面介绍。dynamics model learning包括stochasticity, uncertainty, partial observability, non-stationarity, state abstraction, and temporal abst

  • Recent Advances in Open Set Recognition A survey2021-11-16 22:34:59

    开放集识别的最新进展:综述 耿传兴,黄圣君,陈松灿 摘要——在现实世界的识别/分类任务中,由于受到各种客观因素的限制,在训练一个识别器或分类器时,通常很难收集训练样本来用尽所有类。更现实的场景是开放集识别(OSR),在训练时存在对世界不完全的知识,在测试时可以将未知的类提交到算

  • NHANSE数据库的介绍及使用(二)2021-11-12 22:31:53

    前一篇介绍了NHANES数据库的加权及数据的下载NHANSE数据库的介绍及使用(一)_Christina-CSDN博客,这一篇主要介绍数据库如何导入软件进行下一步计算合并。 例一: 以NHANSE数据库的文章为例(Brody DJ, Pratt LA, Hughes J. Prevalence of depression among adults aged 20 and over: Un

  • 论文阅读笔记:gan inversion:a survey2021-11-11 21:33:23

    GAN inversion:is to obtain the ‘real’ images’ latent codes and perform some subsequent  image  processing  tasks  by  manipulating  the latent codes in the latent space. 一、gan models DCGAN WGAN BigGAN PGGAN StyleGAN 二、datasets ImageNet CelebA

  • A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications -知识图谱综述2021-10-06 22:04:30

    本文是对论文 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications阅读汇报: 链接:https://pan.baidu.com/s/1i6U4udyVKm0y8F3MkZDSjQ 提取码:js6e --来自百度网盘超级会员V5的分享

  • Python入门(四)——测试代码2021-10-02 18:02:48

    11 测试代码 编写函数或类时还可以为其编写测试,通过测试,可确定代码面对各种输入都能够按照要求的那样工作 11.1 测试函数 name_function.py:一个简单的函数 def get_formatted_name(first, last): """生成整洁的姓名""" full_name = first + ' ' + last return fu

  • 读《A survey of deep learning techniques for autonomous driving》自动驾驶综述2021-09-25 20:34:26

    第一次组会讲的论文,结合了网上的翻译以及自己的理解。省略了神经网络的部分,这个需要自己后续的理解。第一次接触自动驾驶,看一篇综述理解大致的结构。 摘要                  ● 自动驾驶汽车技术的进步主要得益于深度学习和人工智能领域的进步。本文的目的是

  • REDCap 使用技巧2021-09-07 19:03:15

    REDCap 提供了强大的功能,用于在线调查问卷。 1. Survey settings Project>Instrument> Use enhanced radio buttons and checkboxes? (Yes) Question Numbering? (No) Question Display Format? One section per page (multiple pages) > Display page numbers at top of survey

  • SQL - 92021-08-18 23:33:28

    13.当选者 需求:编写 sql 语句来找到当选者(CandidateId)的名字。 效果展示: Name B 建表语句: Create table If Not Exists Candidate (id int, Name varchar(255)); Create table If Not Exists Vote (id int, CandidateId int); Truncate table Candidate; insert into Ca

  • python基础知识——测试代码2021-07-25 18:03:28

    1. 测试函数 1.1 创建测试用例 1 import unittest 2 from name_func import get_name 3 4 class NamesTestCase(unittest.TestCase): 5 def test_first_last_name(self): 6 name = get_name('janis', 'joplin') 7 self.assertEqual(name, &

  • [gym102220I]Temperature Survey2021-07-25 14:33:29

    (为了方便,以下记$a_{0}=0,a_{n+1}=n$​​,并将$n$​​加上1) 构造一个$n$行的网格图,从上到下第$i$行有$a_{i}$个格子,格子左对齐 记第$i$行第$j$个格子为$(i,j)$​,格子集合$\{(i,j)\mid i_{1}\le i\le i_{2}$且$j_{1}\le j\le j_{2}\}$为$([i_{1},i_{2}],[j_{1},j_{2}])$ 此时,考虑一条

  • Machine Learning Paper2021-06-21 13:35:31

    A Survey on Making Deep Learning Models Smaller, Faster, and Better https://arxiv.org/abs/2106.08962 Decoding-Time Controlled Text Generation with Experts and Anti-Experts https://arxiv.org/abs/2105.03023 https://github.com/alisawuffles/DExperts Graph Neu

  • 「数据分析师的基础算法应用」使用Python进行数据预处理方法 数值数据 总结2021-06-19 18:32:15

    文章目录 内容介绍离散数据处理Map类别转换One-hot Encoding数值数据基本描述二值特征多项式特征数值区间统计归类特征分位数切分对数变换日期相关特征时间相关特征 内容介绍 本章节为 数值数据 处理总结,其中包括数值特征、Map类别转换、One-hot Encoding、数值数据基本

  • 每天一篇文献:A SURVEY OF LEARNING FROM DEMONSTRATION USED IN ROBOTICS2021-06-16 10:36:09

    标题:A SURVEY OF LEARNING FROM DEMONSTRATION USED IN ROBOTICS 从机器人技术中使用的演示中学习的调查 0. 摘要 从演示中学习(LfD)已经成为机器人领域重要且不断增长的需求。在过去的几十年里,人们提出并发展了各种通过机器人演示来学习的技术。本文综述了不同形式的LfD。本文介

  • Backdoor Learning: A Survey论文总结2021-06-12 22:01:40

    目录 1  论文工作2  后门攻击的统一框架3  基于投毒攻击的分类 3.1  图像和视频识别的攻击3.2  总结4  基于非投毒的后门攻击5  后门防御6  未来方向展望7  结论 论文工作 提出一个统一框架分析基于投毒的攻击 对现有攻击和防御进行总结和分类 概述了

  • Graph Learing: A Survey论文阅读笔记2021-06-01 19:00:57

    图神经网络的综述文章 图表征学习分为四种类型:基于图信号处理方法、基于矩阵分解的方法、基于随机游走的方法、基于深度学习的方法。 图神经网络的发展线 图学习及其应用 图在未来的发展方向 动态网络生成图学习(图生成对抗网络)公平图学习图学习的可解释性

  • 自监督(对比学习)资料2021-05-25 21:34:27

    一文梳理无监督对比学习(MoCo/SimCLR/SwAV/BYOL/SimSiam)(微信推文) 自监督学习(Self-Supervised Learning) 2018-2020年发展综述 (微信推文) 对比学习(Contrastive Learning)综述(知乎)   综述文献: 2020TPAMI-Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks- A Survey

  • 「前端初学者、硬件爱好者、编程自学者」微信小程序开发很简单2021-04-16 19:04:11

    你是否觉平日里用 App 控制智能设备太麻烦? 你是否感觉自学微信小程序开发效率低? 截止到 2020 年,微信小程序 DAU(日活跃用户数)超过 4 亿。对于功能简单或者用户需要经常变动的物联网智能产品,专有 App 反而降低产品易用性。微信小程序接入低门槛、即开即用、高用户粘性的特点则完美解

  • 文献记录(part36)--A survey on heterogeneous network representation learning2021-03-21 17:59:50

    学习笔记,仅供参考,有错必纠 关键词:异构网络;网络表征学习;机器学习 文章目录 A survey on heterogeneous network representation learning 摘要 Introduction Related work(略) Definitions and preliminaries Categorization An overview of heterogeneous informa

  • SERVERLESS ROADMAP: HOSTED AND INSTALLABLE PLATFORMS2021-03-09 13:32:06

    https://thenewstack.io/serverless-roadmaps-platforms/ The survey conducted for our “Guide to Serverless Technologies” asked a series of questions about the vendors and technologies that we will be using in the next 18 months to drive our coverage at The N

  • 论文翻译-A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks《图神经网络GNN综述》2021-03-06 18:57:28

    文章目录 1 简介 1.1 GNN简史1.2 GNN的相关研究1.3 GNN vs 网络嵌入1.4 文章的创新性2 基本的图概念的定义3 GNN分类和框架 3.1 GNNs分类3.2 框架4 图卷积网络 4.1 基于图谱的GCN 4.1.1 图信号处理4.1.2 基于谱的GCN方法4.1.3 总结4.2 基于空间的GCN 4.2.1 基于循环的空间GCNs4.

  • 软件工程相关论文《Automatic Software Repair: A Survey》的一篇读后综述2021-03-05 22:02:56

    本篇文章的撰写的起因是我对近期读过的一篇国外科研文献Automatic Software Repair: A Survey(2019.1)产生了兴趣,因此写下这篇关于此软件工程科研成果的综述。   摘要:这是一篇刊载在IEEE Transactions on Software Engineering (TSE)(2019.1.1)上的文章:Automatic Software Repair: A

  • DAY-21 目标检测/ 图像分割/ 医学影像/ 目标跟踪/ 人脸识别的相关综述2021-02-10 17:57:52

    DAY-21 目标检测/ 图像分割/ 医学影像/ 目标跟踪/ 人脸识别的相关综述 原文链接:https://bbs.cvmart.net/articles/4138#reply4821 目标检测综述 Deep Domain Adaptive Object Detection: a Survey(深度域适应目标检测)Foreground-Background Imbalance Problem in Deep Obje

  • 天池龙珠计划——机器学习训练营 Task42021-02-07 20:01:04

    目录 前言快来一起挖掘幸福感赛前预览数据可视化数据处理模型+训练 前言 龙珠机器学习训练营的第四个阶段了,这一部分主要是赛事实战,我这里也主要采用了前面所学到的一些模型来解决这次比赛。 快来一起挖掘幸福感 赛前预览 首先我们看一下比赛的大致要求和数据提供 这

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