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  • 强化学习(十)Double DQN (DDQN)

       在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性。但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature

    作者: 格图洛书
    发表时间: 2021-12-29 16:11:29
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  • 强化学习(十一) Prioritized Replay DQN

      在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部

    作者: 格图洛书
    发表时间: 2021-12-29 17:49:11
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  • 查看NFV日志数据故障模式库 - 网络智能体

  • 基于约束聚类学习离散表示的高效密集检索

    类(Constrained Clustering)来端到端地联合优化dual-encoders和Product Quantization来学习离散的表示。在检索时,RepCONC使用近似近邻搜索(ANNS)来进行高效地检索。有约束聚类是对量化过程的建模,它约束稠密向量被均匀地分配

    作者: 可爱又积极
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  • 深度学习基础入门篇10:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应

    深度学习基础入门篇[10]:序列模型-词表示{One-Hot编码、Word Embedding、Word2Vec、词向量的一些有趣应用} 在NLP领域,自然语言通常是指以文本的形式存在,但是计算无法对这些文本数据进行计算,通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计算。那么具体怎么做的呢?这里就用到词向量的概念。

    作者: 汀丶
    发表时间: 2023-05-23 11:08:36
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  • 机器学习--方差和偏差、Bagging、Boosting、Stacking

    假设每次采样都是从有噪声ε的函数f(x)中采样数据用于学习f_hat通过学习使得f_hat与 真实的f 尽可能的相近(这是个回归问题可以用最小MSE(均方误差)来实现)我们学习到之后需要通过 泛化误差 来衡量它;在统计学习中,我们想通过学习来使得模型能泛化到没有学习过的样本,所以我们需要优先优化 [y-f(x)_hat]^2

    作者: Lingxw_w
    发表时间: 2023-04-27 12:25:17
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  • 学习笔记 - 通过可微分神经渲染进行目标检测的数据增广

    在缺少注释数据的情况下,训练鲁棒的目标检测器具有挑战性。解决该问题的现有方法包括:半监督学习,用于从未标记数据中插入标记数据;自监督学习,其通过pretext任务利用未标记数据中的信号。在不更改监督学习范式的情况下,我们引入了一种用于目标检测的离线数据增强方法,该方法在语义上以新颖的观

    作者: RabbitCloud
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  • 典型场景说明 - 表格存储服务 CloudTable

    典型场景说明 通过典型场景,我们可以快速学习和掌握标签索引的开发过程,并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 某在线付费学习APP给会员打上各种属性标签,以方便后续的资源投放和精准定位营销。例如,需要ms级统计拥有学士和硕士学位的用户数量是多少?以及是哪些用户? 用户信息表字段如下:

  • 深度解析自然语言处理之篇章分析

    同文本单元(Text Span)之间的修辞关系。主要分为两种类型: 核心(Nucleus):篇章中最重要的部分,例如:“吸烟有害健康。” 辅助(Satellite):用于解释或支持核心信息的部分,例如:“据世界卫生组织统计,每年有 800 万

    作者: TechLead
    发表时间: 2023-11-05 09:12:12
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  • 云上先锋AI学习赛冠军:我是如何玩转图像分类的

    华为云云上先锋AI学习赛冠军、AI挑战赛亚军屈渝立手把手带你从赛题解析、数据分析及处理、模型训练与评估、推理后处理带你玩转图像检测比赛。

    主讲人:屈渝立 西安交通大学研二在读,华为云云上先锋AI学习赛冠军、AI挑战赛亚军
    直播时间:2021/01/30 周六 15:00 - 16:00
  • 深度解读:全球首个5G SA云网络缘何落地浙江

    提供了无线接入网、核心网、承载网到终端、到云全覆盖的端到端5G产品及解决方案。在5G SA云网络中最关键的核心网建设上,华为也与浙江移动一路同行,采用CUPS(转控分离)架构、三层解耦的NFV产品形态,全面验证2/3/4/5G融合核心网的目标方案。据华为云核心网产品线副总裁刘康介

    作者: 望闻问切ice
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  • Spring5学习笔记(一)Spring入门HelloWorld

    应用程序代码并不依赖于Spring APIs。 Spring不和现有的解决方案竞争,而是致力于将它们融合在一起。 Spring的基本组成: 最完善的轻量级核心框架。 通用的事务管理抽象层。 JDBC抽象层。 集成了Toplink, Hibernate, JDO, and iBATIS SQL Maps。

    作者: Code皮皮虾
    发表时间: 2021-08-22 05:42:33
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  • HERO高校联盟知识学堂(2021年第一期)

    玩转常见数据库,同时深入实战,学习如何维护和优化校园智慧订购系统 活动报名 基础测试 课程学习 实战演练 提交作品 发放奖品 活动亮点 学前测试 *精准* 通过学前基础知识测试,了解自身数据库技术内容已掌握情况,精准选择课程学习与提升! 通过学前基础知识测试,

  • 《sklearn 基础教程:开启机器学习的奇妙之旅》

    在当今数据驱动的世界中,机器学习已成为一项至关重要的技术。而 sklearn 作为机器学习领域的翘楚,为我们提供了强大的工具和方法。让我们一起深入了解 sklearn 的基础教程,探索其奥秘吧! 一、初识 sklearn sklearn 是一个功能齐全、易于使用的机器学习库,它涵盖了多种算法和模型,满足了不同任务的需求。

    作者: 程序员阿伟
    发表时间: 2024-12-09 23:04:16
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  • Hadoop-2.2.0学习之二HDFS联盟

    学习Hadoop-2.x版本中的HDFS之前先看一下目前普遍使用中的Hadoop-1.x版本的HDFS结构,有助于更好地理解2.x版本中HDFS的变化所带来的好处。先看看2.x版本之前的HDFS结构图,如下所示。 从上面的结构可

    作者: 格图洛书
    发表时间: 2021-12-29 17:18:57
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  • Netconf协议学习第二期

     Netconf协议学习第二期 Netconf建模语言: Schema:Schema是为了描述XML文档而定义的一套规则。Schema文件中定义了设备所有管理对象,以及管理对象的层次关系、读写属性和约束条件。设备通过Schema文件向网管提供配置和管理设备的

    作者: 大江东去
    发表时间: 2021-12-29 08:07:57
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  • 【推荐】数据库学习路线:数据库一站式学习平台,欢迎光临~~

    数据库学习路线:数据库一站式学习平台https://developer.huaweicloud.com/resource/roadmap/db.html

    作者: 平常心
    发表时间: 2020-06-17 17:21:47
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  • 【C++/STL】:list容器的深度剖析及模拟实现-转载

    🚀前言 点击跳转到文章:【list的基本使用】 要模拟实现list,必须要熟悉list的底层结构以及其接口的含义,list的底层是带头双向循环链表,通过上一篇文章的学习,这些内容已基本掌握,现在我们来模拟实现list容器的主要接口。  与前面的vector类似,由于使用了模板,也只分成.cpp和.h两个文件。  

    作者: 泽宇-Li
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  • 银河麒麟--->英文版雷鸟邮件(thunderbird)转化为中文版方法

    第一步:打开终端,输入sudo su登录第二步:可以直接安装,输入sudo apt-get install thunderbird-locale-zh-cn

    作者: 梁子林
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  • 学习3ds Max之前,你需要了解什么?

    所示为国外的优秀作品。图5图6关于3ds Max的问题在学习3ds Max软件之前,我们先了解一下这几个最常见的3ds Max问题。当再次遇到这几个问题时,我们会轻松解决了。1. 为什么我的电脑中没有3ds Max简体中文版本呢?3ds Max 2016在安装完成后,桌面会自动出

    作者: SUNSKY
    发表时间: 2020-02-10 16:39:57
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