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计算机数学基础⑥(Trees)

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[Arxiv 2024] EAGLE-2: Faster Inference of Language Models with Dynamic Draft Trees

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Unity- HDRP(12)-Trees Bundle

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机器学习——决策树(Decision Trees)

一、决策树 1、决策树的定义 决策树属于有监督学习算法,又称为CART(Classification and Regression Trees),可以用于解决分类和回归问题。 本文主要讨论决策分类树(下文称为决策树),即通过一…

行为树(Behavior trees)

行为树 行为树(Behavior Tree,BT)是一种构建在自主智能体(例如机器人或者电脑游戏中的虚拟实体)中不同任务(假设某个活动以某种方式分解为可以重用的子活动,这些子活动称为任务,有时也称为动作…

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STD-Trees: Spatio-temporal Deformable Trees for Multirotors Kinodynamic Planning (论文解析) 动态变形树树边表示轨迹树变形数值结果仿真结果 一般的轨迹优化方案中仅考虑到空间约束、障碍物约束、动力学约束等,本文的轨迹运动设计方案增…

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Py Trees for ROS: 探索行为树的无限可能 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在机器人操作系统(ROS)的世界里,复杂任务的智能化管理是一个持续的挑战。而Py Trees for ROS项目,正是为解决这一难题应运而生的一把钥匙。本文旨在深入剖析这个…

Py Trees:构建智能决策引擎的利器

Py Trees:构建智能决策引擎的利器 py_trees Python implementation of behaviour trees. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/py_trees 项目介绍 Py Trees 是一个基于 Python 实现的行为树(Behaviour Trees)库,…

gb_trees

gb_trees (General Balanced Trees) 通用二叉查找树,通常被用作有序字典.与普通未平衡二叉树相比没有额外的储存开销,这里所说的额外的存储开销是指是否使用额外的metadata记录节点相关的信息,dict和array的实现就使用了这样的描述信息,换句话说gb_trees是自描述的.性能优于AVL…

梯度提升树(Gradient Boosting Trees)

数学模型和推导 梯度提升树(Gradient Boosting Trees, GBT)是一种提升方法,将多个弱学习器(通常是决策树)组合成一个强学习器。其基本思想是通过迭代地添加新树来逐步减少预测误差。下面是详细的数学推导过程&#xf…

Boosted Trees原理简介

Boosted Trees原理简介 XGBoost代表“极端梯度增强”,其中术语“梯度增强”源自Friedman撰写的论文《贪婪函数近似:梯度增强机》。 该梯度gradient boosted trees已经有一段时间了,而且有很多关于该主题的材料。本文将使用监督学习的元素,以自成体系和有原则的方式解释增强…

【行为树】py_trees 学习笔记

学习资料 I. 《Introduction to behavior trees》 II. Intro to BTs part 14: Behavior Trees and Reinforcement Learning 如何将BT跟RL结合 RL模型可以用来替换Action、Subtree或者CompositeNode 1. 常用提示词 请问,这里提到的“Teleo-reactive approach”是…

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什么是默克尔树,它们是如何工作的? 使用加密哈希算法的二叉树称为 Merkle 树。 哈希树也称为 Merkle 树,用数据块的加密哈希标记叶节点。此外,它还使用其子节点标签的加密散列来标记非叶节点。 每个节点都会生成一个摘要(Hash)&am…

py_trees快速实践 (Python Behavior Tree)

最近的项目中涉及机器人任务执行,考虑到直接写if-else虽然前期效率很高,但是随着逻辑复杂度的增加,最后的可读性和可维护性会较差。由于项目是基于Python的,因此研究了一下py_trees这个开源项目。 Why Behavior Tree? 个人总结…

【数据结构】树 (Trees)

I. 阅读前你所需要的基础知识 了解数组 (array)此文章内容并非二叉树 (binary tree),而是普通的树II. 树 (Trees) 以及其相关术语 什么是树:树是一种数据结构,由许多个节点 (node) 和分支 (branch) 构成。下图为一个树,可以发现每一个节点就像现实中的树叶,分支则像树枝,…

深度模型(一):LSTM

本文翻译自Understanding LSTM Networks 循环神经网络 人类并不是每次都是从零开始去思考一个问题的。比如你在阅读这篇文章时,你对当前每个字的理解都是基于前面字的理解的,并不是孤立的去理解每个字的意思。 传统的神经网络做不到这点,者…

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【网络架构】Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting...

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学习分享:RNN(持续更新)

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