基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multistep TD target
目录1. 引言2. 数学推导3. 文献1. 引言我们之前已经学习了Sarsa算法和Q-learning算法，我们知道这两者都是基于TD算法的，我们又知道TD算法效果改变受TD target影响，我们思考一下，如果我们选用包含真实信息更多的TD target，效果会不会更好呢？下面我们来进行数学推导。
7种不同的数据标准化(归一化)方法总结
本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。
论文回顾：Batch Augmentation，在批次中进行数据扩充可以减少训练时间并提高泛化能力
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。
tensorflow安装测试教程【一文读懂】
tensorflow 各个版本安装体验教程、一文读懂
计算机视觉之卷积神经网络
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LSTM 已死，事实真是这样吗？
保持理性，通过实践检验才能公正地评估数据科学中的概念
RetinaFace人脸检测使用
本文将介绍如何使用RetinaFace训练模型进行使用代码下载就去github官方https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface-- 环境搭建打开Anaconda Prompt执行下面代码：1.创建环境：conda create -n retinaface
TensorFlow和Pytorch中的音频增强
本文将介绍TF和Pytorch这两个非常流行的深度学习框架中进行音频数据增强的方法
特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试
树形结构为什么不需要归一化?使用独热编码和标签编码对模型的表现影响大吗？
使用格拉姆角场(GAF)以将时间序列数据转换为图像
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
yolov5——训练策略
yolov5——训练策略前言前言yolov5的训练策略big big丰富，这也是yolov5涨分厉害的reason，目前yolov5的使用量也是非常大的，官网的star已经23.5k了，无论是在迁移学习还是实际场景的应用都是非常广泛的。之前参加比赛，发现好几页的选手都在使用yolov5，确实有必要梳
RetinaNet详解（附Pytorch代码讲解）
RetinaNet详细解读
稀疏矩阵的概念介绍
使用稀疏矩阵既可以节省内存，也可以加快训练速度，本文中将介绍系数矩阵的概念并且通过示例介绍在什么时候以及如何使用稀疏矩阵
使用Lenet-5识别手写数字（含简单GUI测试，简单详细版）
Lenet-5识别手写数字，含简单GUI测试（通俗易懂版）
YOLOv5网络详解
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文。之前
yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】
yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】前言1. parse_opt函数2. main函数2.1 main函数——打印关键词/安装环境2.2 main函数——是
基于深度学习的交通标识别算法对比研究-TensorFlow2实现
🔗 运行环境：python3🚩 作者：K同学啊🥇 精选专栏：《深度学习100例》🔥 推荐专栏：《零基础入门深度学习》📚 选自专栏：《Matplotlib教程》🧿 优秀专栏：《Python入门100题》大家好，我是K同学啊！今天和大家分享一篇 本科毕设 实战项目，项目中我将使用VGG16、
AI 杀疯了！
本文推荐 11 有趣好玩的 AI 开源项目，这些项目来自计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域，这些项目是：1. 二次元老婆生成器2. 人脸生成器3. 视频换脸神器4. 一键生成动漫风格...
基于Pytorch的神经网络之Optimizer
目录1.引言2.各种优化器2.1 SGD2.2 Momentum2.3 RMSprop2.4 Adam3.效果对比1.引言我们之前提到进行反向传播时我们需要用到优化器(Optimizer)来优化网络中的参数，优化器有许多种，下面介绍几种常见的优化算法。2.各种优化器2.1 SGD优化算法中比较基本的
自监督学习的知识点总结
本篇文章将对自监督学习的要点进行总结
