yaoxunji的博客

因为要使用MAML来解决跨环境的RL问题，其中模型参数需要内部更新和外部更新，所以传统的搭建方式不容易实现。借鉴github上的思路，记录一下灵活搭建网络完成多步更新的方式。1.初始化模型还是要继承nn.Module，在初试化的时候通过config将模型参数传入，然后将模型参数放入定义的nn.ParameterList()中。 def __init__(self, config, imgc, imgsz): """ :param config: network c

Meta learning（Learning to learn）在近几年的研究中受到了越来越多的关注。Meta learning的目标旨在改善学习算法本身，让模型更精通学习。从Meta learning的定义、分类、应用以及挑战四个方面来对当前meta learning环境进行介绍。

优化算法1.梯度下降（Gradient Descent）梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一假设模型g(x)=θx损失函数为：J(θ)=12∑i=0n(gθ(x(i))−y(i))2那么梯度更新算法为：dθ:=dθ−αdJ(θ)dθ假设模型g...

最近空下来学习了简单的图像识别基础，做了这个算是一个小入门吧，就当为之后的毕设铺铺路了。这个原理实现起来很简单，我用的是20*20大小的图片，主要就是将待识别图片的400个像素的灰度值提取出来与训练样本进行比对，找到灰度值相减绝对值最小的样本，即为待识别图片的数字值，效果如下： 接下来就一步一步的来实现这个小程序。一、外观设计外观主要是采用java的WindowBuilder，...

pycharm常用快捷键1、编辑（Editing）Ctrl + Space    基本的代码完成（类、方法、属性）Ctrl + Alt + Space  快速导入任意类Ctrl + Shift + Enter    语句完成Ctrl + P    参数信息（在方法中调用参数）Ctrl + Q    快速查看文档F1   外部文档Shift + F1    外部文档，进入web...

项目描述Tifffile是一个Python库将numpy数组存储为TIFF（标记图像文件格式）文件，以及 从生物成像中使用的TIFF文件中读取图像和元数据。可以从TIFF，BigTIFF，OME-TIFF，STK，LSM，NIH，SGI，ImageJ，MicroManager，FluoView，ScanImage，SEQ，GEL，SVS，SCN，SIS，ZIF，QPI和GeoTIFF文...

实验目的对Indian pines 和PaviaU两个高光谱数据集中土地覆盖分类的预测实验原理首先使用PCA对数据进行降维，然后采用2D卷积神经网络进行训练。在训练之前由于数据集中每类数据的数量差距比较大，首先对数据进行过采样，为了提高训练速度还应进行归一化的操作。实验流程数据预处理          1.1挑选训练样本          1.2类平衡处理（过采样） ...

吴恩达在斯坦福开设的机器学习课 CS229，是很多人最初入门机器学习的课，历史悠久，而且仍然是最经典的机器学习课程之一。首先附上 CS229 的课程主页：http://cs229.stanford.edu/该课程对机器学习和统计模式识别进行了广泛的介绍。主题包括：监督学习（生成/鉴别学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机）；无监督学习（聚类、降维、核方法）；学习理论（偏差/方差权...

使用keras框架常见的神经网络都是用 Sequential 模型实现的。 Sequential 模型假设，网络只有一个输入和一个输出，而且网络是层的线性堆叠。这是一个经过普遍验证的假设。这种网络配置非常常见，以至于只用 Sequential模型类就能够涵盖许多主题和实际应用。但有些情况下这种假设过于死板。有些网络需要多个独立的输入，有些网络则需要多个输出，而有些网络在层与层之间具有内部分支，这使...