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最近在复现 PPO 跑 MiniGrid,记录一下… 这里跑的环境是 Empty-5x5 和 8x8,都是简单环境,主要验证 PPO 实现是否正确。 01 Proximal policy Optimization(PPO) (参考:知乎 | Proximal Policy Optimization
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来源:晓飞的算法工程笔记 公众号,转载请注明出处 论文: CLIP Adaptation by Intra-modal Overlap Reduction 论文地址:https://arxiv.org/abs/2409.11338 创新点 提出一种基于轻量级适配的新方法,直接在图像空间中减少CLIP
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非线性激活函数对深度神经网络的成功至关重要,选择合适的激活函数可以显著影响其性能。大多数网络使用固定的激活函数(例如,ReLU、GELU等),这种选择可能限制了它们的表达能力。此外,不同的层可能从不同的激活函数中受益。因此,基于可训练激活函数的兴趣日益增加。 论文提出了一种基于有效微分同胚变换(称为
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大侠幸会,在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top [日更万日,让更多人享受智能乐趣] 引言:走进智能的世界 曾经,人工智能(AI)是科幻小说中的概念,与飞船、外星人并肩而立。 然而,随着时间的推移,AI不再仅仅是幻想的产物,它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 在A
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大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 历史上,许多杰出人才在他们有生之年默默无闻, 却在逝世后被人们广泛追忆和崇拜。 18世纪的数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)便是这样一位人物 贝叶斯的研究,初看似
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大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 1. 引言 1.1 教程目的与读者定位 "启程"往往是最具挑战性的一步,特别是在面临众多选择时,人们往往难以做出决策。本教程旨在帮助那些几乎没有Python机器学习基
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大侠幸会,在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top [日更万日,让更多人享受智能乐趣] [Sebastian Raschka 2018] Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machin
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鸣潮新活动飞檐同好会的相关信息已经公布了,大家知道这次的限时赛道挑战活动要怎么玩吗?下面为大家带来的具体内容,感兴趣的玩家们千万不要错过哦!
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闲着没事,拿 lighthouse 测了一下博客网站的性能评测,发现诊断出的问题还挺多,就顺手优化了一下。 这篇文章将记录这个优化的过程。 优化前后对比 lighthouse 检测结果 优化前 优化后 性能面板检测结果 FCP DOMContentLoaded LCP 优化前 764ms 1798m
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论文设计了新的CNN-ViT混合神经网络FasterViT,重点关注计算机视觉应用的图像吞吐能力。FasterViT结合CNN的局部特征学习的特性和ViT的全局建模特性,引入分层注意力(HAT)方法在降低计算成本的同时增加窗口间的交互。在包括分类、对象检测和分割各种CV任务上,FasterViT在精
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