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深度学习、机器学习、机器人操作系统、人工智能学习资源

机器学习资源汇总(更新整理中):https://github.com/ZhiqiangHo/awesome-machine-learning强化学习资源汇总(更新整理中):https://github.com/ZhiqiangHo/awesome-reinforcement-learning机器人学习资源汇总(更新整理中):https://github.com/ZhiqiangHo/...

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#人工智能#深度学习#机器学习
手把手教你强化学习 (六) 强化学习中的无模型预测

  在大多是强化学习(reinforcement learning RL)问题中,环境的model都是未知的,也就无法直接做动态规划。一种方法是去学MDP,在这个系列的理解强化学习中的策略迭代和值迭代这篇文章中有具体思路。但这种做法还是会存在很多问题,就是在sample过程中会比较麻烦,如果你随机sample的话就会有某些state你很难sample到,而按照某种策略sample的话,又很难得到.

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#人工智能
多智能体强化学习(一) IQL、VDN、QMIX、QTRAN算法详解

文章目录独立Q学习值分解网络QMIX思考参考  QMIX论文全称为:QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning  一个完全合作式的多智能体任务(我们有n个智能体,这n个智能体需要相互配合以获取最大奖励)可以描述为去中心化的部分可观测马尔可夫决策模型(Dec-POMD

多智能体强化学习(二) MAPPO算法详解

文章目录PPO实战技巧(未写完)MAPPO算法伪代码详解MAPPO实战技巧参考  MAPPO论文全称为:The Surprising Effectiveness of MAPPO in Cooperative, Multi-Agent Games  官方开源代码为:https://github.com/marlbenchmark/on-policy  这篇文章更多的提出的是一些工程上的trick,

目标检测-ImageAI从安装到使用详解

简要介绍ImageAI是一个python库,旨在使开发人员能够使用少量的代码,并且独立地使用计算机视觉功能构建应用程序和系统。官方网址为:https://aicommons.science/imageai。开发和维护者 :Moses OlafenwaandJohn Olafenwa, brothers, creators ofTorchFusionand Authors of...

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
计算机视觉实战(十三)停车场车位识别(附完整代码)

我的微信公众号名称:AI研究订阅号微信公众号ID:MultiAgent1024公众号介绍:主要研究强化学习、计算机视觉、深度学习、机器学习等相关内容,分享学习过程中的学习笔记和心得!期待您的关注,欢迎一起学习交流进步!  要做以下几件事情:一共有多少辆车。有多少个空余的车位。哪个停车位被占用了,哪个停车位没有被占用。  读取图像:  拿到图像之后,我们需要将其预处理,低于...

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#计算机视觉#opencv#人工智能
深度学习系列(三)【人类语言处理--语音转换】

文章目录引言算法引言  语音转换Voice Conversion (VC),是希望转换音色,在神经网络中描述就是输入一段声音讯号,输出一段声音讯号,但是音色已经发生了改变(内容一样)。Samples for “Unsupervised Singing Voice Conversion”https://enk100.github.io/Unsupervised_Singing_Voice_Conve

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#深度学习#人工智能
ubuntu16.04下ROS操作系统学习笔记(六 )机器视觉-摄像头标定-ROS+OpenCv-人脸识别-物体跟踪-二维码识别

ROS中的图像数据。摄像头标定。ROS+Opencv应用实例(人脸识别、物体跟踪)。二维码识别。扩展内容:物体识别与机器学习。启动摄像头:没有安装的话参照下面命令安装一下:sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam安装完成之后就可以启动摄像头了:roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch...

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#学习#opencv
多智能体强化学习(二) MAPPO算法详解

文章目录PPO实战技巧(未写完)MAPPO算法伪代码详解MAPPO实战技巧参考  MAPPO论文全称为:The Surprising Effectiveness of MAPPO in Cooperative, Multi-Agent Games  官方开源代码为:https://github.com/marlbenchmark/on-policy  这篇文章更多的提出的是一些工程上的trick,

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