深度学习技术开发与应用
关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典
Stella981 Stella981
3年前
Pytorch 多GPU训练
概述Pytorch多GPU训练本质上是数据并行,每个GPU上拥有整个模型的参数,将一个batch的数据均分成N份,每个GPU处理一份数据,然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度,用整合后的梯度更新所有GPU上的参数,完成一次迭代。其中多gpu训练的方案有两种,一种是利用nn.DataParallel实现,这种方法是最早引入
可莉 可莉
3年前
14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测
1、图像锐化理论基础1、锐化的概念   图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶
Wesley13 Wesley13
3年前
MesaTEE GBDT
!(https://static.oschina.net/uploads/space/2020/0702/190947_Fixv_4501957.jpg)GBDT(GradientBoostingDecisionTree,梯度提升决策树)是工业界广泛应用的机器学习算法,而XGBoost则是著名华人学者陈天奇发起并被工业界广泛应用的开源GBDT工
Stella981 Stella981
3年前
C++ OpenCV特征提取之积分图计算
前言什么是积分图像积分图像的定义:取图像左上侧的全部像素计算累加和,并用这个累加和替换图像中的每一个像素,使用这种方式得到的图像称为积分图像。为什么要用积分图像直方图的计算方法为遍历图像的全部像素并累计每个强度值在图像中出现的次数。有时仅需要计算图像中某个特定区域的直方图,而
Stella981 Stella981
3年前
Python+OpenCV图像处理之图像梯度
图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器,或者说高通滤波器:Sobel,Scharr和Lapacian。Sobel,Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现importcv2i
Stella981 Stella981
3年前
OpenCV尺寸调整函数resize
voidresize(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizedsize,doublefx0,doublefy0,intinterpolationINTER_LINEAR);src:输入,原图像,即待改变大小的图像;dst:输出,改变大小之后的图像,这个图像和原图像具有相同的内容,只
机器学习入门指南
资料获取地址见文末或评论!一、预备知识微积分(偏导数、梯度等等)概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)最优化方法(比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法(欧拉拉格朗日方程)、凸优化等等)二、路线1(基于普通最小二乘法的)简单线性回归线性回归中的新进展(岭回归和LASSO回归)(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容
深度学习与图神经网络学习分享:CNN经典网络之-ResNet
深度学习与图神经网络学习分享:CNN经典网络之ResNetresnet又叫深度残差网络图像识别准确率很高,主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练,梯度消失,梯度爆炸,老生常谈,不多说!深度网络的退化问题(htt
崇恩圣帝 崇恩圣帝
7个月前
使用Python识别滑块验证码缺口的方法
步骤一:获取验证码图像首先,我们需要获取网站上的验证码图像。为了简化示例,我们将模拟一个验证码图像,包括带有缺口的滑块图像和完整的背景图像。你可以使用网络爬虫或者API来获取实际网站上的验证码图像。python复制代码获取验证码图像(模拟)importcv