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一、介绍无论是价值迭代还是策略迭代,都是在已经知道MDP模型(也就是动态转移矩阵P和奖励R)的前提下用DP的方式进行控制。那么如果对模型的这些属性并不了解,要如何进行预测和控制呢?本节主要讲几种方法来进行无模型前提下的策略评估(model-free policy evaluation)。二、Monte-CarloRL方法Episodic MDP: 所有的行为序
本文使用Kotlin开发Android平台的一个语音识别方面的应用,用的是欧拉密开放平台olamisdk。1.Kotlin简介Kotlin是由JetBrains创建的基于JVM的编程语言,IntelliJ正是JetBrains的杰作,而android Studio是基于IntelliJ修改而来的。Kotlin是一门包含很多函数式编程思想的面向对象编程语言。 后来了解到Ko
Android下的dex加固技术从最初爱加密实现的dex整体内存加载,到目前各大厂商都在研究的代码虚拟化技术,整体技术已经很成熟了。但是因为Android系统开源的特性,这种加固方法的安全性并不高,只要修改源码中dex加载的部分,就可以dump出隐藏的dex,根据这一原理目前也已经有多个Android通用脱壳机。既然dex保不住,那么就可以将安全要求较高的代码写到native层,现在加固厂商已基本
ISC 2017中国互联网安全大会举办了人工智能安全论坛。 我们把论坛总结成为一系列文章,本文为系列中的第二篇。作者: 肖奇学1, 许伟林2, 李康1 (1. 来自 360 Team Seri0us 团队, 2. 美国弗吉尼亚大学)“逃逸攻击就是要把百分之零点零零一的误判率变成百分之百的攻击成功率”。虽然深度学习系统经过训练可以对正常输入达到很低的误判率,但是当攻击者用系统化的方法能够生成误判样
近日,外媒 KDnuggets 刊登了一篇机器学习与网络安全相关的资料大汇总,文中列出了相关数据源的获取途径,优秀的论文和书籍,以及丰富的教程。大部分都是作者在日常工作和学习中亲自使用并认为值得安利的纯干货,雷锋网现编译总结如下。 数据源SecRepo.com 网站,该网站汇聚了大量的与机器学习和网络安全相关的数据源,并提供免费下载。据网站首页介绍,所有可用的数据源包含两个部分:一是网站
一 前言这次接着讲Wifi工程流程中的Wifi热点查找过程,也是Wifi启动的过程延续,Wifi启动过程中会更新Wifi的状态,框架层也有相应广播发出,应用层接收到广播后开始进行热点的扫描。可以先看前面Wifi启动的分析过程。Wifi模块—源码分析Wifi启动1(Android P)Wifi模块—源码分析Wifi启动2(Android P)二 图示调用...
“专人专事专办”听起来是个很诱人的事情,当在某一方面有需要就去找专门对应的人员或是硬件进行快速处理和反馈,这个道理似乎很简单。然而在当今的移动领域满足人工智能运算需求这方面,移动平台制造商们分成了2个派系。其一是“专人专事专办”的独立NPU;与之对立的是以“人多力量大”为指导,调用整个芯片不同组件的不同内核进行异构运算。说实话我们对独立NPU这东西其实抱着一定的怀疑态度,并且并不认为它绝...
来源:机器之心英文原文:Deep learning architecture diagrams参与:老红、李亚洲原文链接:图解LSTM神经网络架构及其11种变体(附论文)本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼,深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。并且,每个架构都
这有可能也是知乎上面分析介绍深度学习最为全面的文章之一。希望做物理的,做数学的,做生物的,做化学的,做计算机,包括做科幻的都能看的很开心。Hinton 以“深度学习之父” 和 “神经网络先驱” 闻名于世,其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构(包括“深度学习”这个名称本身,反向传播算法,受限玻尔兹曼机,深度置信网络,对比散度算法,ReLU激活单元,Dropout防止过拟合,以及深度学习早期
白悦、许迪 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习主流的两类方法。近日,谷歌大脑 Ilya Tolstikhin 等人提出了又一种新思路:Wasserstein 自编码器,其不仅具有 VAE 的一些优点,更结合了 GAN 结构的特性,可以实现更好的性能。该研究的论文《Wasserstein Auto-Encoders》已被即将在 4 月 30 日于温哥华举行的 ICL







