基于NEAT算法的马里奥AI实现 所谓NEAT算法即通过增强拓扑的进化神经网络(Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies),算法不同于我们之前讨论的传统神经网络,它不仅会训练和修改网络的权值,同时会修改网络的拓扑结构,包括新增节点和删除节点等操作.NEAT算法几个核心的概念是: 基因:网络中的连接 基因组:基因的集合 物种:一批具有相似性基因组的集合 Fitness:有点类似于增强学习中的reward函数 generation:…

Batch Normalization Batch Normalization是深度学习领域在2015年非常热门的一个算法,许多网络应用该方法进行训练,并且取得了非常好的效果. 众所周知,深度学习是应用随机梯度下降法对网络进行训练,尽管随机梯度下降训练神经网络非常有效,但是它有一个缺点,就是需要人为的设定很多参数,比如学习率,权重衰减系数,Dropout比例等.这些参数的选择对训练结果至关重要,以至于训练的大多数精力都耗费在了调参上面.BN算法就可以完美的解决这些问题. 当我们使用了BN算法,我…

1. 遗传编程简介 0x1:什么是遗传编程算法,和传统机器学习算法有什么区别 传统上,我们接触的机器学习算法,都是被设计为解决某一个某一类问题的确定性算法.对于这些机器学习算法来说,唯一的灵活性体现在参数搜索空间上,向算法输入样本,算法借助不同的优化手段,对参数进行调整,以此来得到一个对训练样本和测试样本的最佳适配参数组. 遗传编程算法完全走了另一外一条路,遗传编程算法的目标是编写一个程度,这个程序会尝试自动构造出解决某一问题的最佳程度.从本质上看,遗传编程算法构造的是一个能够构造算法的算法.…

常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth.Apriori通过不断的构造候选集.筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下.FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较高. FP代表频繁模式(Frequent Pattern) ,算法主要分为两个步骤:FP-tree构建.挖掘频繁项集. FP树表示法 FP树通过逐个读…

目录 PSO和GA的相同点 PSO和GA不同点 粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解. PSO和GA的相同点 都属于仿生算法.PSO主要模拟鸟类觅食.人类认知等社会行为而提出:GA主要借用生物进化中"适者生存"的规律. 都属于全局优化方法.两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,且将搜索重点集中在性能高的部分. 都属于随机搜索算法.都是通过随机优化方法更新…

https://medium.com/@andrew.chamberlain/the-linear-algebra-view-of-least-squares-regression-f67044b7f39b 线性回归是初学者学习的最重要的统计模型工具.然而,传统的教学方式使得我们很难理解到这个regression的本质.大多数课程聚焦在"计算"视图上,在这个计算视图中,regression关注于每个观察值和预测值之间差的平方和所形成的表达式,随后我们对这个表达式应用求导取0,最终算得各…

varint算法,摘自:http://blog.csdn.net/liaoquesg/article/details/50897327 最近在看<大规模WEB服务开发技术>这本书中.书中提到“可变长字节码算法”的压缩数据的算法,以达到压缩数据,减少磁盘IO. 可变长字节码算法: 任意一个字节的最高位(下标7)均只作为标志位,而且根据字节所在位置需要乘以128的相应幂次:(我觉得这个算法只能用作自然数的压缩) 这是他的伪代码  仔细研究后,我翻译成PHP版的: <?php function…

最近需要做一些文本摘要的东西,选取了TextRank(论文参见<TextRank: Bringing Order into Texts>)作为对比方案,该方案可以很方便的使用Python相关库进行实现. 下面介绍如何利用Python实现一个简单的文本摘要工具. Demo [前期准备]: Python 2.7.x - 当然也推荐Python3,少掉很多编码问题.信仰选2! jieba分词 - 最好的python中文分词工具(最新清华出了个THULAC,有兴趣的可以试试,看对比效果似乎更好) ne…

摘自:http://ramsey16.net/%E8%81%9A%E7%B1%BB%EF%BC%88%E4%B8%89%EF%BC%89fuzzy-c-means/ 经典k-均值聚类算法的每一步迭代中,每一个样本点都被认为是完全属于某一类别.我们可以放松这个条件,假定每个样本xjxj模糊“隶属”于某一类的. 硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中,具有非此即彼的性质:模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述,更能客观的反应客观世界,从而成为聚类分析的主流. 例1.一个一维的例子来说,给定一个特定数…

定义: 粒子群中每个粒子的位置表示BP神经网络当前迭代中权值的集合,每个粒子的维数由网络中起连接作用的权值的数量和阈值个数决定,以给定训练样本集的神经网络输出误差作为神经网络训练问题的适应度函数,适应度值表示神经网络的误差,误差越小则表明粒子在搜索中具有更好的性能,粒子在权值空间内移动搜索使得网络输出层的误差最小,改变粒子的速度也就是更新网络权值,以减少均方误差.…

使用神经网络来实现自动驾驶,也就是说使汽车通过学习来自己驾驶. 下图是通过神经网络学习实现自动驾驶的图例讲解: 左下角是汽车所看到的前方的路况图像.左上图,可以看到一条水平的菜单栏(数字4所指示方向),白亮的区段显示的就是人类驾驶者选择的方向.而最右端则对应向右急转的操作(箭头3),中心稍微向左一点的位置(箭头2),则表示在这一点上人类驾驶者的操作是慢慢的向左拐.这幅图的第二部分(箭头5)对应的就是学习算法选出的行驶方向,类似的白亮的区段(箭头6)显示的就是神经网络在这里选择的行驶方向是稍微的左…

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M…

废话不多说,直接上post-commit脚本了: 日志会全部记录下来包括同步的文件 vim post-commit #!/bin/sh REPOS="$1" # 仓库的路径 REV="$2" # 新提交的版本号 export LC_ALL="zh_CN.UTF-8" expor LANG="en_US.UTF-8" LOGFILE=/var/log/svn-hooks.log # 钩子脚本的日志 # 脚本的标准输出和标准错误输…

自动编码机(Autoencoder)属于非监督学习,不需要对训练样本进行标记.自动编码机(Autoencoder)由三层网络组成,其中输入层神经元数量与输出层神经元数量相等,中间层神经元数量少于输入层和输出层.在网络训练期间,对每个训练样本,经过网络会在输出层产生一个新的信号,网络学习的目的就是使输出信号与输入信号尽量相似.自动编码机(Autoencoder)训练结束之后,其可以由两部分组成,首先是输入层和中间层,我们可以用这个网络来对信号进行压缩:其次是中间层和输出层,我们可以将压缩的信号进行…

整体实现逻辑介绍 1.对查询数据做一个总体查询,需要根据查询自己主要业务逻辑数据. 2.对总体查询数据和时间和币种类型做三部分数据处理. 3.总体查询数据按照币种和日期组装二维数据对应得键值是价格. 4.对时间做个数据处理主要是基于时间字段做个二维数组数据处理. 5.对币种做个一维数组下标为数字,后期做数据处理需要使用for循环处理数据. 6.统计汇总总和需要 3方法和5方法处理数据,在做数据逻辑汇总运算. 7.统计每日不同币种需要 3方法和4方法处理数据,在做数据逻辑合并数组运算. //30天…

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ Cesium技术正在给建筑业带来革命性的变化.我们与 partnership with Komatsu合作开发的智能建筑仪表盘使我们能够比以往更快地可视化.测量和分析建筑工地的进度.下面将介绍它的工作原理. 聚集不同的数据集来评估进度 为了保持跟踪,现场管理人员必须不断地将在CAD设计中提供的计划与现场实际发生的情况进行比较,这些情况由传统调查(Traditio…

注: Scratch是一款由麻省理工学院(MIT) 设计开发的一款面向少年的简易编程工具.这里写链接内容         本文翻译自“IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION”,原文链接为这里写链接内容.并且,我在这里给出原文数学公式的推导和对原文一些概念的修正:         在这里,我将展示一种简单的三层神经网络,我不会详细推导出与本文有关的所有数学公式,我将我的想法以一种直观的形式展示出来…

转自:https://blog.csdn.net/xihuanyuye/article/details/81178352 https://www.zhihu.com/question/35063258/answer/108012477 一.Why GPU 其实GPU计算比CPU并不是“效果好”,而是“速度快”. 计算就是计算,数学上都是一样的,1+1用什么算都是2,CPU算神经网络也是可以的,算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好,只不过速度会很慢罢了. GPU的起源 GPU全称叫做graph…

开头借用李航老师书中总结,概率模型有时既含有观测变量,又含有隐藏变量或者潜在变量,如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直接用极大似然估计法,或者贝叶斯估计法估计模型参数,但是,当模型含有隐含变量的时候,就不能简单的使用这些估计方法,EM算法就是含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大后验概率估计法,一句话总结,EM算法本质上就是用于处理含有隐含变量的模型参数估计的一种方法! 这里第一次看相关文章的童鞋会问,什么是概率模型含有隐含变量啊?举一个例子一下子就可以明白,所谓的…

NIPS 2018 | 程序翻译新突破:UC伯克利提出树到树的程序翻译神经网络 机器之心 ​ 已认证的官方帐号 49 人赞同了该文章 选自arXiv,作者:Xinyun Chen.Chang Liu.Dawn Song,机器之心编译,参与:Geek AI.张倩. 程序翻译是将一种语言的遗留代码迁移到用另一种语言构建的生态系统的重要工具.本文作者首次使用深度神经网络来解决程序翻译问题.他们观察到程序翻译是一个模块化的过程并据此设计了一个树到树的神经网络,将源树转换为目标树.与其他神经翻译模型相比,…

Evernote Export 比赛题目介绍 TalkingData是中国最大的第三方移动数据平台,移动设备用户日常的选择和行为用户画像.目前,TalkingData正在寻求每天在中国活跃的5亿移动设备70%以上的行为数据,帮助客户更好的了解与其用户互动. TalkingData提供了大约20万用户的数据(全部真实且经过脱敏处理),按照年龄和性别分成12个组,比如男性22到25岁,女性30到35岁,同时提供了用户行为属性,比如在什么样的时间点出现什么样的地理位置等等,选手通过这些信息去推测用户是…

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…

概述 容器,顾名思义是用来存放并容纳东西的器皿: 而容器技术伴着Docker的兴起也渐渐的映入大家的眼帘,它是一个抽象的概念,同时也是默默存在世上多年的技术,不仅能使应用程序间完全的隔离,而且还能在共享底层系统资源的同时发挥它最大的优势.相比于虚拟机来说,同一服务器它可以创建出两倍的实例,这样一来,不仅节省了系统开销,而且利用率和性能也得到了提升,何乐而不为.最重要的一点是还帮助开发人员实现了"一次构建,到处运行"的理想! 那么Docker又是什么呢? Docker是基于Go语言开发并…

1.前言 转眼间surging 开源已经有1年了,经过1年的打磨,surging已从最初在window 部署的分布式微服务框架,到现在的可以在docker部署利用rancher 进行服务编排的分布式微服务引擎,再把业务进行剥离, 通过配置路径就能驱动加载业务模块,这样的细粒度设计,能更加灵活从业务中针对于对象加以细分,能更加灵活的拆分聚合服务.而这篇文章我们来谈谈基于docker 如何部署 surging源码下载 2.概述 容器,就是用来存放镜像的器皿,而镜像是构建成的一个轻量的.独立的.可执行…

述 容器,顾名思义是用来存放并容纳东西的器皿: 而容器技术伴着Docker的兴起也渐渐的映入大家的眼帘,它是一个抽象的概念,同时也是默默存在世上多年的技术,不仅能使应用程序间完全的隔离,而且还能在共享底层系统资源的同时发挥它最大的优势.相比于虚拟机来说,同一服务器它可以创建出两倍的实例,这样一来,不仅节省了系统开销,而且利用率和性能也得到了提升,何乐而不为.最重要的一点是还帮助开发人员实现了“一次构建,到处运行”的理想! 那么Docker又是什么呢? Docker是基于Go语言开发并开源的容器引…

与开发者数量相比,可能有更多的JavaScript框架.库和工具.截止到2017年5月,在GitHub上快速搜索能搜到超过110万的JavaScript项目. 在npmjs上有50万的可用包,并且这些包每个月的下载量将近100亿次. 2017.05.29: 更新了本文,旨在能正确的描述当前JavaScript生态的状态. 本文着重讲述目前最流行的客户端JavaScript框架.库和工具之间的基本差异和他们的基本介绍.至于是不是你要寻找的最佳实践那是另外一个问题.你可以选择一个,并坚持使用一段时间…

概述 容器,顾名思义是用来存放并容纳东西的器皿: 而容器技术伴着Docker的兴起也渐渐的映入大家的眼帘,它是一个抽象的概念,同时也是默默存在世上多年的技术,不仅能使应用程序间完全的隔离,而且还能在共享底层系统资源的同时发挥它最大的优势.相比于虚拟机来说,同一服务器它可以创建出两倍的实例,这样一来,不仅节省了系统开销,而且利用率和性能也得到了提升,何乐而不为.最重要的一点是还帮助开发人员实现了“一次构建,到处运行”的理想! 那么Docker又是什么呢? Docker是基于Go语言开发并开源的容器…

很多情况下我们希望在项目中建立一个build.bat用于项目的自动构建,避免每次构建时都需要手动在控制台中输入命令. 例如对于 pyinstall 的项目,只需要如下的实现: pyinstaller main.spec 但是对于大部分的 python 项目,我们一般都会创建一个虚拟环境,方便对项目依赖包的管理,这时候执行 bat 文件就会因为没有进入虚拟环境而出错,那么如何在 bat 中进入虚拟环境呢? python的虚拟环境主要分为三种解决方案:virtualenv.pipenv 和 cond…

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…