郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Contents: ABSTRACT 1. Introduction 2. Biological background 2.1. Spiking neuron models 2.2. Synaptic plasticity 2.2.1. Unsupervised learning 2.2.2. Supervised learning 2.2.3. Reinforcement learning 2.2.4. Delay learning…

最近在Unity上要写一个东东,功能差不多就是在Unity编辑器上的旋转,移动这些,在手机上也能比较容易操作最好,原来用Axiom3D写过一个类似的,有许多位置并不好用,刚好在研究UE4的源码,在模型操作上,很多位置都解决了,其实大家可以对比下,在UE4与Unity中,UE4的如移动和旋转都要正确和好用. 如下是根据UE4中简单移植过来的效果图,差不多已经够用,UE4相关源码主要在EditorViewportClient与UnrealWidget. 介绍一下这个组件主要功能. 1. 模型本地空间…

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch…

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用…

建立神经网络模型,下面要建立的模型如下: (上图来源:训练网络时,打开tensorboard即可观察网络结构,在下一节模型训练的时候会讲到) 下面为具体步骤: Step 0:导入相关库 import tensorflow as tf Step 1:定义网络结构 def inference(images, batch_size, n_classes): '''Build the model Args: images: image batch, 4D tensor, tf.float32, [bat…

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模…

一.声明 本代码非原创,源网址不详,仅做学习参考. 二.代码 # -*- coding: utf-8 -*- import glob # 返回一个包含有匹配文件/目录的数组 import os.path import random import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # inception-v3瓶颈层的节点个数 BOTTLENECT_TENSOR_SIZE…

https://blog.csdn.net/xxiaozr/article/details/71481356 inception v1: 去除了最后的全连接层,使用全局平均池化层来代替,因为全连接层的参数很多,基本上占据了百分之九十的参数,而且全连接层会带来过拟合的问题. 采用了inception module. Hebbian 原理:神经反射活动的持续和重复会导致神经元连接稳定性的持久提升,当两个神经元细胞A和B距离很接近,并且A参与了对B的重复持续的兴奋,那么某些代谢变化会导致A将作为能使B…

基于模型的强化学习方法数据效率高,前景可观.本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法,实践证明,该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷,还能取得与无模型方法相近的性能. 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的.无模型(MF)算法倾向于实现最佳性能,通常可应用且易于实现. 然而,这是以数据密集为代价实现的,当与诸如神经网络的大容量函数近似器结合时,情况会恶化.它们的高样本复杂性阻碍其应用于机器人控制任务,在这些任务上收集数据代价高昂. 相比之…