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 (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…

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 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…

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…

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…

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…

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，…

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…

Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 文章目录 Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation NowcastingLSTM大致历史回顾原始LSTM Forget Gate Peehole Convolution编解码结构代码启发代码参…

Convolutional LSTM Network: A Machine LearningApproach for Precipitation Nowcasting 这篇文章主要是了解方法. 原始文档: https://www.yuque.com/lart/papers/nvx1re 这篇文章主要提出了一种改进的卷积实现的LSTM结构. 从而更好的利用时空特征. LSTM大致历史回顾 原始LSTM…

目录 1 RNN基础1.1 what RNN？1.2 why RNN？1.3 how RNN？1.3.1 隐含到隐含1.3.2 输出到隐含1.3.3 标签到隐含（导师驱动）1.4 RNN的问题2 Bi-RNN3 gated RNN3.1 LSTM3.2 窥孔LSTM3.3 耦合LSTM3.4 GRU4 目前存在的问题参考1 RNN基础 1.1 what RNN？ 用于处理序列数据（可变长…

包括RNN、LSTM、Self-attention、Transformer 一. 算法介绍 1. RNN & LSTM 1.1 原理简介 隐含层的输出 stored in mem，下一次的输入同时也会考虑mem中储存的信息(这里mem可以初 始化为0) if deeper, it can be like this: 1.2 Elam NetWork &a…

目录 标题摘要引言背景深度学习软件和硬件的发展不同时期的协同设计深度学习协同设计系统神经网络架构设计和优化协同设计技术 用于协同设计的深度学习系统中的编译技术深度学习编译器TVM 生态系统和MLIR生态系统IR转换和优化代码生成运行时和执行模式 Buddy-Compiler: 一个针对…

文章目录 1 什么是RNN2 LSTM3 Training3.1 Learning Target3.2 为什么难train 4 应用举例4.1 Many To One4.2 Many To Many4.3 其他 本文为李弘毅老师【Recurrent Neural Network(Part I)】和【Recurrent Neural Network(Part II)】的课程笔记，课程视频来源于youtub…

1、LSTM模型 其中 o o o表示元素相乘，遗忘门 f f f,输入们 i i i,输出门 o o o, σ g σ_g σg​, σ c σ_c σc​分别为sigmoid函数与tanh函数。 W W W和 b b b分别为权重和偏置。 c ~ \widetilde{c} c t为记忆单元的候选值， c t c_t ct​ 为记忆细胞的…

一、 项目指标 设计一个 LED 骰子，设计要求如下：7 颗发光二极管模拟骰子的点数，当按下启动键 1 秒以上，发光二极管按骰子的不同点数高速循环点亮，几秒钟后循环速度越来越慢并最终随机停止于某个数 二、 设计方案 电路…

目录 一、前言📍 二、材料与工具准备 三、芯片引脚功能 1、NE555 2、CD4017 3、CD40110 四、电路设计原理 1. 电路总体设计 2. 脉冲产生电路设计 3. 计数电路设计 4. 显示电路设计 5. 电路图绘制与连接 原理图 布线图 五、电路调试 六、焊接实物展示…

3-8 译码器是把3 位二进制数映射成8 个独立输出，但有时又需要把独立输出转换回二进制数，这个功能可以用几个二极管和电阻搭的电路实现。 CD4017 输出转二进制计数 以CD4017 计数器为例，这个芯片有8 个输出端，和3-8 译码器类似&a…

CD4017 十进制计数器工作原理及应用大全 CD4017是一种十进制计数器/脉冲分配器。具有10个译码输出端，CP、CR、INH输入端。计数输入端CP的斯密特触发器具有脉冲整形功能，对输入时钟脉冲上升和下降时间无限制。 CD4017工作条件 　　电源电压范围&#xf…