来自于莫凡大神的强化学习教程，今天学习了走迷宫的小例子。网站网址是：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/2-2-A-q-learning/代码如下，一些地方我做了注释：分三个文件1.maze_env.py    用thinker实现了迷宫的布局#!/usr/b...

Sarsa算法：Sarsa算法与Q-learing算法的不同之处是什么？一个简单的解释，引用莫凡大神的话：他在当前 state 已经想好了 state 对应的 action, 而且想好了 下一个 state_ 和下一个 action_ (Qlearning 还没有想好下一个 action_)更新 Q(s,a) 的时候基于的是下一个 Q(s_, a_) (Qlearning 是基...

一个简单的迁移学习案例：使用keras 将vgg16用于手写数字识别  # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Nov 21 22:26:20 2017@author: www"""from keras.models import Modelfrom keras.layers import Den

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# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Sep3 08:38:27 2018@author: www"""import torchfrom torch import nnfrom torchvision.datasets import MNISTimport numpy as npfrom tor

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Dec 24 15:29:08 2017@author: www"""#本程序是用四阶龙格库塔法求解课本（数值计算方法 马东升）P242页的例7-3#fun为指定的导数的函数#rf4为四阶龙格库塔法def fun(x,y):f = y - (2 * x /

前言：使用深度学习进行点云匹配研究是我的毕设题目。因为之前只学习过深度学习在2D CV上的一些知识，对于三维点云这种东西根本没有听说过，因此也是感觉头大。好在老师给了我一篇paper，让我先去研究里面的方法，这篇论文是CVPR2017年的一篇口头报告，《3DMatch: Learning Local Geometric Descriptors from RGB-D Reconstructions》

本文承接上一篇：利用深度学习进行点云匹配（五）。之前的文章介绍了3D match如何进行点云匹配，总结来说它使用了Siamese network的设计思想，在Point cloud，Mesh和Depth map三种数据中找出匹配的对应点，围绕对应点取出一个立方块，计算它的TDF，将匹配的体素块送入模型中，要求训练的损失变得越来越小，同时为对应点找到一个随机的不对应点（这个点也是有要求的），并将..

本文承接前一篇：使用深度学习进行点云匹配四，今天要研究的是关于TDF的具体含义和如何训练3D match描述子的方法。之前提到了使用3D match进行迁移学习的代码，但是那个相当于利用已经训练好的权重只进行了一次前向传播，得出512维的描述子后进行匹配，那么这些权重是如何训练出的，这就是今天要探究的主题。首先回顾一下TDF，之前提到的TDF我并没有很深的理解，今天再次细读论文，论文中的介绍是..

找到了一篇基于深度学习进行泰坦尼克比赛预测的代码。写得非常好，我做了一点点修改，准确了准确率在0.794代码是基于keras写的，以后再做此类问题时可以模仿着进行迁移。原文链接：https://www.kaggle.com/rafaelvleite/titanic-artificial-neural-network-80-score/code代码如下：# -*- coding: ...