Deep Q Network 算法前置基础知识： Reinforcement Learning 基本概念Q Leaning算法原理深度学习神经网络知识Tensorflow、Pytorch、Python概率论与数量统计、马尔可夫链、期望、方差Q Leaning算法概述: Q Leaning算法 ：在监督学习中，标签值y是一个固定的值，例如，输入一张图…

《Deep Adaptive Attention for Joint Facial Action Unit Detection and Face Alignment》（ECCV 2018） 论文链接 摘要 面部动作单元检测和面部对齐是两个高度相关的任务，因为面部关键点可以提供精确的面部动作单元位置，以便于提…

1.DeepFM模型 1.1 DeepFM模型产生背景 DNN的参数过大：当特征One Hot特征转换为Dense Vector时，网络参数过大。FNN和PNN的交叉特性少：使用预训练好的FM模块，连接到DNN上形成FNN模型，后又在Embedding layer和hidden layer1之间增加一个product层，使用product layer替换FM预…

🧑 博主简介：历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/literature?__c1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，…

论文题目：Deep Learning 论文来源:Deep Learning_2015_Nature 翻译人：莫陌莫墨 Deep Learning Yann LeCun∗ Yoshua Bengio∗ Geoffrey Hinton 深度学习 Yann LeCun∗ Yoshua Bengio∗ Geoffrey Hinton Abstract Deep learning allows computational mo…

一：背景与特点 之前为了同时学习低阶和高阶组合特征，提出了 Wide&Deep 模型。它混合了一个 线性模型（Wide part） 和 Deep 模(Deep part)。这两部分模型需要不同的输入，而 Wide part 部分的输入，依旧 依…

Introduction to Deep Learning Which of the following best describes the role of AI in the expression “an AI-powered society”? Similar to electricity starting about 100 years ago, AI is transforming multiple industries. Through the “smart grid”, AI is…

CTR预估 DeepFM是CTR预估领域优秀的模型之一，因此这里简单介绍下CTR预估。 CTR预估数据特点： 1. 输入中包含类别型和连续型特征。类别型特征需要经过one-hot处理, 连续型数据可以先离散化再one-hot，也可以直接保留原值 2. 维度非常高 3.…

这是一篇关于Deep Q-learning from Demonstrations DQFD的笔记文 原文链接：DQFD 一、主要问题：how to 加速agent的学习过程，避免前期的cold start 一方面，搞控制的都知道，工业场景不可能让你直接验证算法性能&#x…

本文是看了DeepSORT方法视频之后，关于其中使用的卡尔曼滤波的理解 DeepSORT视频链接 首先贴几个比较好的，与本文由有关的几个帖子 图说卡尔曼滤波，一份通俗易懂的教程 卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理与公式推导 卡尔…

1. 概述 Deep Crossing[1]是微软在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，Deep Crossing的网络结构对传统的FNN（Feedforward Neural Network）网络结构做了一些优化，使得其能够更适合处理CTR问题。文章距离现在已经比较久…

Deep-Sort 多目标跟踪算法原理和代码解析 deepsort是基于目标检测的多目标跟踪算法(Mutil-object Tracking)，目标检测算法的优劣影响该算法跟踪的效果。 1.MOT算法的主要步骤 给定视频的初始帧运行目标检测算法，例如YOLO、Faster R-CNN 、SSD等算法对…

DeepC 项目使用教程 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepC 1. 项目的目录结构及介绍 DeepC 项目的目录结构如下： DeepC/ ├── docs/ │ ├── high_level_design.md │ ├── prerequisites.md │ └── ... ├── examples/ │ ├─…

更多内容可关注我的知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/ikerpeng 下面要介绍的这几种生成模型，主要集中在两种任务当中。一种是风格转换，另一种是跨域数据之间的转换（Cross-Domain Image-to-image）。使用的网络结构主要是自动编码器以及GAN。 StarGAN : yunjey/StarGAN…

Deep Factors代码实现 Deep Factors，包括前面介绍的DeepAR，MQR ( ( (C ) ) )NN都适合对批量时间序列进行建模预测，为了验证这个优势，本次随机生成了2条时间序列数据，当然序列数量可以更多，但尽量保证一批建模的序列有一定的相关性，比如rate型的数据就不合适和count型的…

Multi-Factors Aware Dual-Attentional Knowledge Tracing motivation：因子分析方法主要使用两种分别与学生和问题相关的因子来模拟学生的知识状态。这些方法使用学生尝试的总次数来模拟学生的学习进度，几乎不强调最近相关实践的影响。此外，…

报错&#xff1a; Error: grouping factors must have > 1 sampled level 报错代码&#xff1a; 分析一年多点数据&#xff0c;需要考虑地点和地点内区组&#xff0c;都用混合线性模型的随机因子。 > ## 建模 > blup <- lmer(First~(1|Line)(1|Loc)(1|Rep%in%Lo…

Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors Introduction相关工作Method使用张量表示的多模态融合tensor fusiondrawbacks of tensor fusion 利用模态特定因子进行低秩多模态融合low-rank weighted decomposition ExperimentImpact of Low-rank Mul…

这是我们课题组发表在上Journal of Transportation Engineering Part A-Systems上的一篇论文&#xff0c;文章用了现在做研究流行的GTWR、GWR、OLS模型&#xff0c;在此对论文进行介绍&#xff0c;并且该论文代码已经开源&#xff0c;修改后可以直接使用。 github&#xff1a;h…

论文传送门 概述 Deep Factors是一种global-local组合的框架预测模型&#xff0c;这个家族包含三种方法&#xff1a;DF-RNN&#xff0c;DF-LDS和DF-GP。这三种方法global的部分是相同的&#xff0c;由一组深度因子的线性组合而成&#xff0c;这些深度因子都是采用DNN神经网络…