强化学习入门库

这是一个入门的深度强化学习库,是中科院深圳先进院的一位同学独立完成的,拥有全中文的文档:

  • 轻量:仅含3个Python文件,仅需安装 PyTorch 和 GYM
  • 稳定:尽可能减少超参数。绝不通过微调超参数得到虚高的性能
  • 高效:循环内的代码注重效率,动态规划地编写计算流程
  • 可读:我喜欢Python之父的Python之禅 import this,尽力保持代码优雅
  • 易用:尽力降低代码耦合度,方便复制某段

目前,单智能体-无模型-深度-强化学习算法部分已经完成(多智能体、离散空间代码业已完成,有时间将整理上传):

  • 离线策略,确定策略梯度:DDPG,TD3[……]

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深度学习语义分割理论与实战指南

图像分类、目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在着一种递进的层级关系,图像分类聚焦于整张图像,目标检测定位于图像具体区域,而图像分割则是细化到每一个像素。基于深度学习的图像分割具体包括语义分割、实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每个像素赋予一个语义标签。语义分割在自动驾驶、场景解析、卫星遥感图像和医学影像等领域都有着广泛的应用前景。本文作为基于 PyTorch 的语义分割技术手册,对语义分割的基本技术框架、主要网络模型和技术方法提供一个实战性指导和参考。

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一行代码比较 arXiv 论文版本差别

在计算机领域中,目前的预打印版网站 arxiv 可谓是撑起了前沿技术的一片天地,每天都有相当数量的论文上传。但是对于一篇文章,作者可能会上传 V1 / V2 / V3 等版本,对于我来说,我一般看最后的版本就行,但是有些同学想要看看这些版本直接到底有什么不同,这可怎么办,总不至于要花几个晚上时间研究不同的版本?

最近 Github 上的一个比较预印本论文版本差别的工具也许能帮到你,关键是只需一行代码就能实现。最近 Github 上的一个比较预印本论文版本差别的工具也许能帮到你,关键是只需一行代码就能实现。

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一文看懂 Matplotlib 50 种经典数据可视化图表应用场景 (含代码)

本文总结了使用 Python 经典数据可视化库 Matplotlib 实现数据图表制作,重点是:这些图表是根据可视化目标的 7 个不同数据逻辑展示目的进行分组的,包括:相关性,偏差,排名,分布,组成,变化,分组。原文链接

一个有效的图表是:

  • 不歪曲事实,传达正确和必要的信息。
  • 设计简单,你不必为了得到它而紧张。
  • 美学支持信息,而不是掩盖它。
  • 没有过多的信息。

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CMU 开源数学神器

很多人可能都觉得数学就是枯燥乏味又难学,一堆公式难以理解还记不住,如果这时候,有个神器可以一秒将这些困难的数学公式/表达式用可视化的方式表现出来,是不是会有助于加深印象,让学生对数学保持兴趣?

近日,CMU 推出了一个新系统 Penrose,该系统可以将复杂的数学符号转换为各种样式的简单图表。作为一种有效地传达复杂数学表达式和概念的可视化工具,Penrose 迅速地吸引了社交媒体的关注。

研究人员表示:在数学著作中发现图表相对较少,它们主要还是以公式和技术性语言为主,尽管高质量的可视化效果能够更有效的传达数学思想,但是当下能够生成此类图表的工具并不那么友好,这也是为何一般数[……]

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Google AI 新闻开放课程

人工智能正在新闻编辑室里发挥着越来越重要的作用,但是不同新闻人对技术的了解却是良莠不齐。近日,Google 宣布与两大新闻组织:JournalismAI 与 VRT 新闻联合 Google 新闻计划合作制作了一门免费的 AI 新闻培训课程,并且正式发布了。

对于全球的新闻工作者和新闻机构来说,这是一个艰难的时刻,因为他们试图评估 COVID-19 对行业业务和编辑方面的影响。借助 JournalismAI,Google 表示,希望通过这些新技术发挥作用,帮助最小化成本并增加行业机会。[……]

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简单粗暴的 TensorFlow 开放课程

由 Google 开发者专家打造的 TensorFlow 中文课程,本课程包含机器学习的基本原理和应用。你将学到如何用 TensorFlow 构建神经网络,搭建基础模型,解决不同场景下的简单问题。与跨象乘云™《智能数据挖掘》实战开放课程一样:

无需报名,无需注册,更无需填写申请表格,无广告,无引流,无套路。

是真正的开放课程,直接点击课程链接直接学习即可直达。课程大纲如下:

  • TensorFlow 概述
  • TensorFlow 安装与环境配置
  • TensorFlow 基础
  • TensorFlow 模型建立与训练
  • TensorFlow 常用模块
  • TensorF[……]

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新冠病毒数据分析过程中的数据科学基础知识

同步发布地址

本文转载自:大数据文摘 | BigDataDigest;结合跨象乘云™ 原创发布的:新冠病毒(COVID-19)数据分析系列视频,对新冠病毒数据分析过程中的数据科学基础知识和思维模型,进行清洗的脉络梳理与补充。

山川异域,风月同天。在全球蔓延的新型冠状病毒肺炎,已成为全世界关注的焦点,全球数据科学家,人工智能专业团队,都在通过不同的途径,从不同的角度支援这场全人类的『抗疫』战争,包括:对新冠疫情趋势进行分析和预测;对病毒基因进行解构,加速疫苗研发;对肺炎病患 X 光片进行智能甄别;对行人是否佩戴口罩进行识别。跨象乘云™ 专门开辟了针对新冠病毒(COVID-19)的数据[……]

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霍普金斯大学新冠在线课程免费发布

『山川异域,风月同天』—— 新冠肺炎疫情牵动着举国上下的心,包括跨象乘云™ 在内,众多高科技企业除了向灾区捐赠物资,配合疫情防控工作,延期复工 / 远程办公的同时,也在积极探索如何利用大数据、新一代人工智能等新技术为『战疫』助力。

当前,全球新冠肺炎感染确诊人数已超过 260 万,同时美国新冠肺炎确诊人数已经超过 85 万。在这种情况下,为了让医护人员和普通民众对这种病毒有更深更全面的了解,约翰 · 霍普金斯大学为公众开设了一个免费的在线课程,来自大学各个新型冠状病毒肺炎的专家——包括那些在研究和治疗前线的专家,带来关于这种疾病、它的传播和预防方法的最新见解和证据。课程发表在约翰 · 霍[……]

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