论文信息 论文标题:MEnsA: Mix-up Ensemble Average for Unsupervised Multi Target Domain Adaptation on 3D Point Clouds论文作者:Ashish Sinha, Jonghyun Choi论文来源:2023 CVPR论文地址:download 论文代码:download视屏讲解:click 1 前言 单目标域和多目标域 2 介绍 单目标域和多目标域的差异: 3 方法 3.1 整体框架 3.2 域 mixup…

目录 全文快读 0 abstract 1 intro 2 related work 3 背景 & 假设 3.1 RL & KWIK(know what it knows)的背景 3.2 问题定义 4 Multi-Fidelity Bandit Optimization 4.1 MF 寻找最优 arm 的算法(MF-bandit) 4.2 一个例子 4.3 理论证明 5 Multi-Fidelity RL 5.1 MFRL algorithm 5.2 一个例子 5.3 理论证明 6 实验:R…

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题.子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点.本文集中在DRL的model-free方法的Value-based和Policy-base方法,详细介绍下RL的基本概念和Value-based DQN,Policy-based DDPG两个主要算法,对目前state-of-art的算法(A3C)详细介绍,其他…

本系列强化学习内容来源自对David Silver课程的学习 课程链接http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Silver/web/Teaching.html 之前接触过RL(Reinforcement Learning) 并且在组会学习轮讲里讲过一次Policy Gradient,但是由于基础概念不清,虽然当时懂了 但随后很快就忘..虽然现在写这个系列有些晚(没有好好跟上知识潮流o(╥﹏╥)o),但希望能够系统的重新学一遍RL,达到遇到问题能够自动想RL的解决方法的程…

1.强化学习 @ 目录 1.强化学习 1.1 强化学习原理 1.2 强化学习与监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.对抗学习 强化学习(英语:Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法. 强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益[1]. 与监督学习不同的是,强化学习不需要带标签的输入输出对,同时也无需对非最优解的精确地纠正. 1.1 强化学习原理 强化学习是从动物学习.参数扰动自适应控制等…

机器学习算法原理.实现与实践——监督学习 机器学习包括监督学习.非监督学习.半监督学习及强化学习,这里先讨论监督学习. 监督学习的任务是学习一个模型,使模型能够对任意给定的输入,对其相应的输出做出一个好的预测. 1 基本概念 1.1 输入空间.特征空间与输出空间 输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间与输出空间. 每个具体的输入是一个实例(instance),通常由特征向量(feature vector)表示,这时,所有特征向量存在的空间称为特征空间.特征空间的每一维对应于一个特征.有时假…

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 …

异常检测算法先是将一些正常的样本做为无标签样本来学习模型p(x),即评估参数,然后用学习到的模型在交叉验证集上通过F1值来选择表现最好的ε的值,然后在测试集上进行算法的评估.这儿用到了带有标签的数据,那么为什么不直接用监督学习对y=1和y=0的数据进行学习呢?而是要用到异常检测算法(先对无标签数据进行建模(当成无标签数据,其实都是正常的样本)). 异常检测与监督学习有哪些区别? 异常检测系统中一般正例样本(即异常的样本)很少(一般0-20个或者50个,50也是很常见的),这些异常样本用于交叉验证…

Transferable NAS with RL 2018-CVPR-Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition Author:Barret Zoph(Google Brain).Quoc V. Le(Google Brain)etc. GitHub: https://github.com/aussetg/nasnet.pytorch https://github.com/MarSaKi/nasnet Ci…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习与无监督学习 Introduce 学习了Pytorch基础之后,在利用Pytorch搭建各种神经网络模型解决问题之前,我们需要了解深度学习的一些基础知识.本文主要介绍监督学习和无监督学习. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 监督学习和无监督学习 常见的机器学习方法的类型如下: 监督学习:用已知标签的训练样本训练模型,用来预测未来输入样本的标签,如用于逻辑回归分类器. 无监督学习:不需要有已知标签的训练样本,而是直接对数据建模…