学习

模仿学习笔记：行为克隆1模仿学习模仿学习(ImitationLearning)不是强化学习，而是强化学习的一种替代品。 模仿学习与强化学习有相同的目的： 两者的目的都是学习策略网络，从而控制智能体。 模仿学习与强化学习又有不同的原理： 模仿学习向人类专家学习，目标是让策略网络做出的决策与人类专家相同； 强化学习利用环境反馈的奖励改进策略，目标是让累计奖励（即回报）最大化。 2行为克隆概述行为克隆(BehaviorCloning)是最简单的模仿学习。 行为克隆的目的是模仿人的动作

黑客学习路线[通俗易懂]转载：https://www.cnblogs.com/HackKen/p/7732515.html引：在任何时候，我都是孤独的。最近在信安群里也有人问过我，我是如何学习黑客和渗透测试的，在这里，我就把我的学习路线写一下，让新手和小白们不再迷茫，少走弯路，拒绝时间和金钱上的浪费！第一周：入门在学习的时候，你起码需要对常见的黑客术语需要掌握，了解术语的话可以去看看这里的百度文库，写的还是可…

详解机器学习中的数据处理（一）——缺失值处理（附完整代码）摘要 在机器学习中 我们的数据集往往存在各种各样的问题 如果不对数据进行预处理 模型的训练和预测就难以进行 这一系列博文将介绍一下机器学习中的数据预处理问题 以 UCI 数据集为例详细介绍缺失值处理 连续特征离散化 特征归一化及离散特征的编码等问题 同时会附上处理的 Matlab 程序代码 这篇博文先介绍缺失值的处理 要点如下 处理缺失值的方法 读取数据集文件 查找 替换缺失数据

深度学习 | MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定

开始学习Linux嵌入式开发从工作到现在已经有六年了 头两年是做 VC nbsp 开发 方向是全文检索系统 后来由于自己和朋友合伙创业 就转向了企业应用开发 多数使用 VB 和 C 至今可以算是创业失败 又到了重新选择的时候 说实话 我对企业应用开发并不感兴趣 倒不是看不起应用开发 而是觉得做起来很无趣 没有技术上的成就感 而且经常要直接和客户打交道 对于我这种性格偏内向的人来说是很不喜欢的 结合创业期间接触的市场信息以及新闻报导

RC522读卡器 M1卡学习总结（二）二、说说RC522读卡器       我从淘宝里买来的读卡器模块如下：M1卡 学习总结（二）”title=”RC522读卡器 M1卡 学习总结（二）”style=”margin:0px;padding:0px;border:0px;list-style:none”>它带有一组接口：SDA  SCK  MOSI  MISO  IRQ(NG)  GND  RST  3

自监督学习（Self-supervised Learning）自监督学习(Self-supervisedlearning)是这两年比较热门的一个研究领域，它旨在对于无标签数据，通过设计辅助任务（Proxytasks）来挖掘数据自身的表征特性作为监督信息，来提升模型的特征提取能力

自监督学习（self-supervised learning）（20201124）看论文总是会看出来一堆堆奇奇怪怪的名词。从远程监督、有监督、半监督、无监督开始，最近又看到了一个自监督。首先先对上面的概念进行简述：半监督（semi-supervisedlearning）：利用好大量无标注数据和少量有标注数据进行监督学习；远程监督（distant-supervisedlearning）：利用知识库对未标注数据进行标注；无监督：不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务。自监督：利用辅助任务从无监督的数据中挖掘大量自身的信息。

深度学习上的又一重点发现——利用MSCNN实现人群密度监测作者 李秋键出品 AI 科技大本营 ID rgznai100 人群密度计数是指估计图像或视频中人群的数量 密度或分布 它是智能视频监控分析领域的关键问题和研究热点 也是后续行为分析 拥塞分析 异常检测和事件检测等高级视频处理任务的基础 随着城市化进程的快速推进 城市人口数量急剧增长 导致各种人员高度聚集的社会活动频繁发生 如果管控不当 极易发生拥挤踩踏事故 例如上海 12 31 外滩踩踏事故中 由于现场管理和应对措施不当 引发了人群拥挤和摔倒 最终造成了重大人员伤亡的严重后果 如果有精度良

元学习、迁移学习、对比学习、自监督学习与少样本学习的关系解读文章目录前言一、对比自监督学习与FSL1.对比学习与自监督学习2.自监督学习与FSL二、元学习与FSL1.元学习是什么2.元学习与FSL三、迁移学习与FSL1.迁移学习2.迁移学习与FSL总结前言本人的研究方向是少样本图像分类，在阅读论文时会遇到很多元学习、迁移学习这样的名词，这些词在不同的论文中关系仿佛都不一样，人们的说法也不统一。因此在此记录一下自己的逻辑，希望不再混乱了~还有对比学习和自监督学习，最近自己也在看，并且和少样本学习（FSL）相关，就一起放在这里。文章中出现的ppt截图是自己讲组