【目标检测算法】利用Colab训练YOLO-V5

本博客介绍了经典控制算法PID，因为原理层面上的博客很多，我就直接放的我觉得讲的比较好的博客链接，而更侧重于代码和实现。

人类能够形成3D场景的心理图像，以支持反事实想象、规划和运动控制。

本博客介绍了丢弃法（Dropout），正向传播和反向传播以及深度学习可能面临的梯度爆炸和梯度消失。

在YOLO-v5跑通VOC2007数据集，并自己标注一张图片进行detect测试网络性能。

AC-WM 的核心是前向动力学（Forward Dynamics），即给定当前状态和系统执行的动作，预测世界未来的状态演变。基础概率方程pot1tk∣otat1tkpot1tk​∣ot​at1tk​。这表示在给定当前视觉观测oto_tot​以及未来要执行的动作序列at1tkat1tk​的条件下，预测未来kkk步的视觉观测结果ot1tkot1tk​。潜空间形式（Latent-Space）

虽然深度神经网络的概念非常简单——将神经网络堆叠在一起。但由于不同的网络结构和超参数选择，这些神经网络的性能会发生很大变化。 本章介绍的神经网络是将人类直觉和相关数学见解结合后，经过大量研究试错后的结晶。 我们会按时间顺序介绍这些模型，在追寻历史的脉络的同时，帮助你培养对该领域发展的直觉。这将有助于你研究开发自己的结构。 例如，本章介绍的批量归一化（batch normalization）和残差网

本博客简单介绍BP神经网络、RBF神经网络、GRNN神经网络、决策树和随机森林的相关知识

如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息， 那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN）则可以更好地处理序列信息。 循环神经网络通过引入状态变量存储过去的信息和当前的输入，从而可以确定当前的输出。

正如您在 LingBot-VA 中观察到的妙招，前沿的 WAMs 正在将视频和动作解耦，把视频预测从“决定动作的唯一前置蓝图”，降级为“辅助动作生成的条件信号”或“训练期的正则化约束”。LingBot-VA通过混合 Transformer (MoT) 架构和交织序列，让视频和动作在底层共享 KV-Cache，并在执行后用真实观测画面强制替换预测画面，打破了闭门造车的误差累积。DreamZero。