机器学习之机器学习概述
参考资料《西瓜书》,复习参考《研一课堂PPT》(一切为期末准备)。
强化学习之算法【补充】
PER DQN、Dueling DQN、Policy Gradients、Reinforce、Actor Critic、DDPG、A3C(不适合入门,因为这属于我入门后期的总结)。跟随莫烦python的视频和代码,并将其改成Pytorch版本。
强化学习之算法
Q-Learning、Sarsa、Sarsa(Lambda)、DQN、Double DQN(不适合入门,因为这属于我入门后期的总结)。跟随莫烦python的视频和代码,并将其改成Pytorch版本。
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强化学习之马尔科夫知识
学强化学习时需要了解到马尔可夫的知识,毕竟贯穿整个强化学习的算法,无处不在吧,下一篇简单介绍一下强化学习就开始学习算法了。
可解释性探索之SmoothGrad代码解析
打算以SmoothGrad为算法,对比MeTFA改动后的变化,前提是对SmoothGrad算法比较了解,才能够达到改变代码且展示最好的效果。
mmeval指标代码生啃之F1Score
对mmeval中的F1Score的计算过程做了实践剖析,学习了解代码计算逻辑。但举例运算的还原过程皆是设置断点全程debug记录,代码逻辑和转化理解全是个人琢磨,有些形容言语可能不太严谨,欢迎探讨指正。
mmeval指标代码生啃之AveragePrecision
对mmeval中的AveragePrecision的计算过程做了实践剖析,学习了解代码计算逻辑。但举例运算的还原过程皆是设置断点全程debug记录,代码逻辑和转化理解全是个人琢磨,有些形容言语可能不太严谨,欢迎探讨指正。
开学篇之图像分割评价指标
主要学习图像分割中的评价指标,因与图像分类、目标检测中指标存在重合,所以只重点关注二者中未学习到的指标。
开学篇之目标检测评价指标
主要学习目标中的评价指标,因与图像分类中指标存在重合,所以只重点关注图像分类中未学习到的指标。
开学篇之图像分类评价指标
主要学习图像分类中的评价指标,包括二分类和多分类任务下的指标含义。