使用元学习的自适应视觉导航
使用元学习的自适应视觉导航摘要介绍相关工作导航深度模型元学习自监督自适应导航任务定义学习学会学习基于梯度的元学习背景导航训练目标学会学习如何学习手工制作的交互目标摘要学习是一种内在的连续现象。当人类学习一项新任务时,训练和推理之间没有明显的区别。当我们学习一项任务时,我们会在执行任务时不断学习。在不同的学习阶段,我们学习什么和如何学习是不同的。学习如何学习和适应是一个关键属性,它使我们能够毫不费力地推广到新的环境。这与机器学习中的传统设置形成对比,在传统设置中,训练好的模型在推理过程中被冻结。在本文中,
基于深度强化学习的室内场景目标驱动视觉导航
基于深度强化学习的室内场景目标驱动视觉导航摘要介绍相关工作AI2-THOR框架目标驱动导航模型A.问题陈述B.公式问题C.学习设置D.模型E.训练协议F.网络架构实验A.导航结果B.跨目标的概括C.跨场景概括D.连续空间E.机器人实验结论摘要深度强化学习的两个不太被重视的问题是(1)缺乏对新目标的泛化能力,以及(2)数据效率低,即模型需要几个(并且通常是昂贵的)反复试验才能收敛,这使得它不适用于现实世界的场景。在本文中,我们解决了这两个问题,并将我们的模型应用于目标驱动的视觉导航。为了解决第一个问题,我
基于模型和无模型的方法的优缺点
基于模型和无模型的方法在模仿学习中的优缺点。无模型方法学习一个不了解系统动力学的策略,而系统动力学只隐含地编码在策略中。基于模型的方法通过利用系统动力学来学习一个明确地满足系统动力学的策略。然而,学习系统动力学可能是具有挑战性的。...
数据聚合方法:DAGGER
罗斯等人[2011]提出了一种名为DAGGER的元算法,该算法试图在学习策略诱导的状态分布下收集专家演示。模仿学习的策略方法[萨顿和巴托,1998]:专家提供正确的行动,但例子的输入分布来自学习者自己的行为。图显示了DAGGER模仿学习方法的概述。 最简单的DAGGER形式如下。 在第一次迭代时,策略通过专家演示的行为克隆初始化,导致策略π1Lπ_1^Lπ1L。 随后,该策略被用来收集轨迹数据集,这些新获得的轨迹和演示的轨迹被聚合成数据集DDD,用于训练策略π2Lπ_2^Lπ2L。 在迭代nnn,使用
beanshell相关知识
import org.json.*; String response_data = prev.getResponseDataAsString(); JSONObject data_obj = new JSONObject(response_data); String apps_str = data_obj.get("body").get("apps").toString(); JSONArray apps_array = new JSONArray(app...
互联网基础知识及HTML(一)
1、概述HTML是用来描述网页的一种语言HTML指的是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language), HTML不是一种编程语言,而是易用标记语言(markup languange),HTML包括静态html和动态html推荐自学网站 https://www.w3school.com.cn/html/index.asp编辑器(文本编辑器)sublimeNotepad++文件保存,要保存为html属性注意:自动补全设置1)打开sublime text3编辑器
web安全测试基础知识
web流程Http Referer告知服务器该请求的来源可以用于- 统计流量: 百度统计 CNZZ- 判断来源是否合法: 防止盗链 方式DSRF漏洞响应报文 301/302跳转Location 跳转到地址 (跳转地址被控制就会存在漏洞)安全盗取cookieHTML CSS JShtml 构建网页内容CSS 构建页面结构JS 构建页面动态效果HTML与HTML关系DOM文档对象模型(Document Object Model):将文档转换为树结构将文档转
metabase pulse代码分析
metabase pulse代码简单跟踪分析如下:获取要执行的pulse(s/defn retrieve-scheduled-channels "Fetch all `PulseChannels` that are scheduled to run at a given time described by `hour`, `weekday`, `monthday`, and `monthweek`. Examples: (retrieve-scheduled-channels 1
走在“辞职”路上的数据科学家们!
【CSDN 编者按】很多文章都说,数据科学是21世纪“最性感”的工作,数据科学家可以赚得盆满钵满,以至于数据科学看起来是完全梦幻般的美妙工作。但事实表示,数据科学家们通常每周都会花1-2小...
metabase slack简单记录
Slack在国内很少用,简单记录如下基本按操作建立bot就可以在文档没有提到的是要建一个metabse_files channelslack发送的是tab的图片,与email不同slack可以每小时发送,这也是metabase最小执行单位slack 发送图片有jvm add font失败的issue,换jvm或者升级可以解决...
8000字总结的前端性能优化
性能优化是一门大学问,本文仅对个人一些积累知识的阐述,欢迎下面补充。抛出一个问题,从输入url地址栏到所有内容显示到界面上做了哪些事?1.浏览器向DNS服务器请求解析该 URL 中的域名所...
记录pulse 发送时候card 运行失败记录到数据库中
记录pulse 发送时候card 运行失败记录到数据库中,在如下代码中(s/defn ^:private render-pulse-card-body :- common/RenderedPulseCard [render-type timezone-id :- (s/maybe s/Str) card {:keys [data error], :as results}] (log/info (.toString (.getClass card)) (.toString card))
PyTorch 深度度量学习无敌 Buff:九大模块、随意调用
内容导读从度量学习到深度度量学习,本文介绍了一个 PyTorch 中的程序包,它可以极大简化使用深度度量学习的难度。本文首发自微信公众号「PyTorch 开发者社区」度量学习(Metric Learning)是机器学习过程中经常用到的一种方法,它可以借助一系列观测,构造出对应的度量函数,从而学习数据间的距离或差异,有效地描述样本之间的相似度。CUB200 数据集样本示例,常被用作度量学习的 benchmark这个度量函数对于相似度高的观测值,会返回一个小的距离值;对于差异巨大的观测值,则会返.
2021年3月15日-3月21日ACM学习日志
本周学习:贪心算法和一些写代码的小细节一:贪心算法思想:局部最优达到全局最优。做题时想法:看到一个题,我们不知道一眼就看出他是个贪心的题,我们先用自己最根本最基础的思路走一遍,然后在其中我们再思考哪里可以优化的地方,渐渐的,我们就能用到贪心的思想。遇到题实在不会时:第一步,我们先读懂文字版的题意。第二步,我们看看能不能用数学推导出一个条件来。第三步,如果不能推出一些条件,我们可以查看csdn上的经典代码的实现,按他们的思路走一遍,这样我们会更加理解这个题的算法思想,然后我们回到第一步,不断加深
假装很忙的2个命令行工具
上班摸鱼的最高境界是什么?老板以为你很忙,而你在悠闲的摸着鱼。下面这2个命令行工具就可以让你实现假装很忙的样子hackertyper打开这个网站就是一个Linux的终端页面,看起来很有黑客的感觉,浏览器F11全屏更有感觉你只要敲击键盘的任意键就可以将代码打印出来,不管你敲什么键,输出的代码看起来都是很整齐的,还具有可读性,欺骗指数非常高。因为需要你的手不停的敲击键盘才会有代码显示。老板真以为你在专注地敲代码。这时候如果你有两个屏幕或者将显示器分屏显示,写代码摸鱼两不误。另外..
linux capability 简单记录
通过linux capability 赋予,可以避免使用sudo执行一些应用,比如读取/proc下其它用户的信息。如通过sudo setcap cap_dac_override,cap_sys_ptrace+eip ./process-exporter取消capability : sudo setcap “” ./process-exporter但在如下环境:Linux 140.localdomain 3.10.0-957.21.3.el7.x86_64 #1 SMP Tue Jun 18 16:3
今日推荐
周排行