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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MMDetection 简略解析电子书

MMdetection 是港中文-商汤开源的,基于 Pytorch 实现的目标检测工具箱,支持 Faster R-CNN, Mask R-CNN, Cascade R-CNN, RetinaNet, Guided Anchoring, RepPoints, Foveabox, FreeAnchor, NAS-FPN, ATSS, NAS-FCOS 等等 SOTA 目标检测模型,并且提供了 DCNv2, Group Normalization, OHEM, Soft-NMS, GCNet, Mixed Precision 等新特性。

MMdetection 工具箱常常被用来当作比赛 Bas[……]

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开源医学 AI 框架 MONAI

昨日,英伟达与伦敦国王学院发布开源医学 AI 框架 MONAI。该框架使用 PyTorch 深度学习框架,并使用了分布式内存计算平台 Ignite。基于 NVIDIA Clara,NiftyNet,DLTK and DeepNeuro 等库。旨在提供一种开源、标准化程度高、用户友好、可复现性好、易于集成、高质量的针对医疗领域特定优化的深度学习框架,方便处理不同格式、不同分辨率、元数据的医学图像。其中算法的可重复性是设计该框架重点考虑的问题。

在目前的第一个发布版中已经囊括了特定领域数据转换、神经网络架构、和一些模型评估方法。已包含数据处理、2D 图像分类、3D 图像分割等目前在业界表现[……]

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玩转深度学习在 GTA-5 实现自动通关

这是一个使用深层神经网络并运用监督学习实现在 Grand Theft Auto V 中自动驾驶的开源项目。项目使用 PyTorch 编写,并使用了英伟达的 Apex 扩展库,支持混合精度训练与推断,最多大约有两倍的速度提升。训练后模型在驾驶时的策略是模仿人玩 GTA 时的操作,并不会去遵守游戏里的交通规则。例如:地板油在街道上穿行,并躲避其他车辆与行人。当在游戏中设置好目标点后,训练好的模型能够自主地驾驶到对应目标点。

项目使用人工标记的数据来训练深层神经网络,即首先记录下游戏中的画面已经人玩游戏时的键盘操作,之后使用该数据集来训练神经网络模型。这里需要指出的是,本项目只是用 G[……]

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fast.ai 面向 Pytorch 的深度学习新书开源

fast.ai 的创始人、前 Kaggle 首席科学家 Jeremy Howard 教授在 Github 上开源了和 Sylvain Gugger 合著的新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch》的初稿。全书草稿已公布 22 章,通过这份它你将学到:

  • 如何在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、表格和时间序列数据分析中创建最先进的模型
  • 如何使用全新的 fastai v2 库和 PyTorch
  • 深度学习的基础:什么是神经网络,它们是如何训练的,以及它们如何进行预测
  • 为什么以及如何使用深度学习模型,以及如何使用[……]

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开源人脸口罩检测模型

『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。

近日,AIZOO 开源了 PyTorchTensorFlowMXNetKerasCaffe 等五大主流深度学习框架的人脸口罩检测模型和代码。同时,对于学习《多框架人工智能开发》课程的人工智能专业学生而言,是非常好的项目锻炼。

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三维计算机视觉库:PyTorch3D 开源

3D 计算机视觉是一个重要的课题,如何选择合适的框架进行计算,使得处理效果更好、更高效?近日,FaceBook 博客更新了一篇新的文章,介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架 —— PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库,在 3D 建模,渲染等多方面处理操作上有更好的表现。

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OpenAI 采用 PyTorch 作为其深度学习框架标准

OpenAI 发布最新消息,正在 PyTorch标准化自家深度学习框架。与此同时,OpenAI 发布了一个 PyTorch 版本的开源教育资源,能够让人们更容易学习深度强化学习。不少人认为,OpneAI 的行为是正常选择的确,大量研究人员从 TensorFlow 转投 PyTorch 已成趋势。[……]

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AWS 开源高性能模型生成器:AutoGluon

作为自动化机器学习平台的其中一员,基于 MXNet 深度学习框架(支持 Pytorch)的 AWS AutoGluon 于 1 月 9 日正式发布,在这之前,AutoGluon 已经在 Github 上悄悄上线一个月了 —— 新一代人工智能实验室的科研人员,以及 AI 开发者们,均可以通过它构建包含图像、文本或表格数据集的机器学习应用程序,并且不需要进行任何手动测试。

AutoGluon 为开发人员自动化了许多决策。通常,像超参数调优这样的任务是需要手动执行的,这要求科学家预测超参数 —— 表示在构建 AI 模型时所做的选择 —— 将如何影响模型训练。另一个通常被称为神经架构搜索,这是一[……]

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