扩散模型影响的领域: 图像处理 自然语言处理 基于文本的
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Task08 手机端部署
aidlux将模型转换成onnx、 tensorflow lite等中间格式，再在不同的平台运行。 aidlux是一个app,可以在应用市场下载。 aidlux不是虚拟机，和...
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Task04西瓜语义分割训练语义分割的本质：给每一个像素做分类预测。存储像素分类结果的数据格式是一个和图像等尺寸的整数掩码。 西瓜语义分割数据集一共有六种像素类别： 数据准备： 准备MMSeg语义分割c...
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Task03预训练语义分割模型预测知识点记录： PIL库： PIL（Python Image Library）库是python中最常用的图像处理库，PIL.Image.open()函数用于打开给定的图像文件。...
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Task02MMSeg环境配置
环境：Featurize云平台pytorch版本：v1 打开终端下载课程代码： 运行0816文件夹里的A1notebook，无bug。 主要安装步骤如下： PyTorch 用...
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Task01MMLab介绍OpenMMLab概述 OpenMMLab诞生于2018年，是一个计算机视觉开源算法体系，和Theano/Caffe/pytorch等工具都属于开源Ai框架。 每一个计算机视...
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MIMIC-IV及eICU数据解释
MIMIC-IV 被分成“模块”以反映数据的来源。目前有五个模块： ①core – 患者住院信息（即入院和转院）②hosp – 患者的医院级数据：实验室、微型和电子药物管理③...
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CS285 Lecture9 Advanced Policy Gradients （更新中）在本节课之前讲了Policy Gradients和Policy Iteration 方法，这节课的内容是试图将两者结合来为Policy Gradients提供新的视角，并分析...
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cs285 lec10: Optimal Control and Planning （更新中）这节课之前介绍的都是无模型（model-free）强化学习算法，从这节课开始讨论基于模型（model-based）的强化学习算法。在讨论基于模型的强化学习之前，我们首先来了解...
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LQR最优控制算法(更新中)
基本概念: 讨论LQR基本原理时，被控对象都是线性定常系统，系统状态不随时间变化，系统本身是线性且不带耦合，状态空间表达形式为： x˙=Ax+Bu y=Cx+Du 最优控制，...
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花书笔记 | 表示学习 (更新中)
本章内容: 表示学习的含义 "表示"的概念如何有助于深度框架的设计 学习算法如何在不同任务中共享统计信息 探讨表示学习成功的原因: 分布式表示，深度表示的理论优势，观测数据的...
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CS285 Lecture 8 - Deep RL with Q-Functions（更新中）lec7 讲了Q-learning及其在应用中可能面临的不收敛问题，lec8的目标是能逐步克服Q-learning的问题，因此进一步提出DQN及其变体。 课程内容： 在Q-l...
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CS285 Lecture 7 - Value Function Methods（更新中）
回顾actor-critic算法actor-critic 算法相比策略梯度policy gradient来说，最关键的地方在于训练了Value network来计算Advan...
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强化学习-动态规划法动态规划法是著名的基于贝尔曼方程的经典强化学习方法。本章先介绍动态规划的核心思想，再介绍强化学习的动态规划法。 动态规划法简介 核心思想 动态规划的核心思想是将原问题分解为若...