许多用于学习基于像素环境的世界模型的常见方法，采用的是通过像素级重建目标训练的生成式架构。在本研究中，我们分析了在完全离线设置下（即无法访问奖励信息）使用 VICReg 和 SimCLR 目标训练的 JEPA 的性能，并将其结果与生成式架构的表现进行对比。我们在一个简单的环境中进行了测试：一个移动点目标并伴有多种背景干扰物，并对所学表示进行了探测，以评估其对点位置的编码能力。此外，我们从理论上解释

先看代码m = nn.Identity(54,unused_argument1=0.1,unused_argument2=False)input = torch.randn(128, 20)output = m(input)>>> print(output.size())torch.Size([128, 20])这是官方文档中给出的代码，很明显，没有什么变化，输入的是torch，

首先要知道什么是解析函数解析函数是指在区域D内处处偏导数连续且满足柯西黎曼方程（C-R方程）的复变函数证明如下利用柯西黎曼方程和数学归纳法解析函数之后还有半解析函数，是由我国的王见定教授所创立的，提出了共轭积分……想要深度了解解析函数的小伙伴可以看看老师的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Cx411174i?p=1一起学习，加油！...

经过师兄的提醒，我将单一值的标签图用最初的概率图进行替换。不要扯什么这个那个，就是不能用阈值去将概率图变成最终的分割图，那个阈值就是ROC曲线图中需要的，我们只要提供模型分割的概率图即可。问题解决！...

挑战赛数据集地址https://challenge2018.isic-archive.com/

对numpy.linalg.inv()函数的简单介绍

先看代码m = nn.Identity(54,unused_argument1=0.1,unused_argument2=False)input = torch.randn(128, 20)output = m(input)>>> print(output.size())torch.Size([128, 20])这是官方文档中给出的代码，很明显，没有什么变化，输入的是torch，