【前言】在人群之间导航的机器人通常使用避碰算法来实现安全高效的导航。针对人群中机器人的导航问题，本文采用强化学习SAC算法，并结合LSTM长短期记忆网络，提高移动机器人的导航性能。在我们的方法中，机器人使用奖励来学习避碰策略，这种方法可以惩罚干扰行人运动的机器人行为。【问题描述】状态移动机器人在人群中的导航问题可描述为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。其中，机器人的状态为s_t=[so_t,sh_t]，由机器人可以观测到的状态so_t和机器人本身隐藏状态sh_t组成。其中，so_t表示为：sh_t表示为：动作机器人的动作由平移和旋转速度组成，即：a_t=[w,v]，在我们的方法中，设置
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的LearningtoLearn优化策略和Meta-LearnerLSTM。本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-LearningtoLearn优化策略、Meta-LearnerLSTM》，作者：汀丶。1.LearningtoLearnLearningtoLearnbyGradientDescentbyGradientDescent提出了一种全新的优化策略，用LSTM替代传统优化方法学习一个针对特定任务的优化器。在机器学习中，通常把优化目标 f(θ)表示成其中，参数 θ 的优化方式为上式是一种针对特定问题类别的、人为设
摘要为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题，通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。数据集为代号510050的上证股票，实验结果表明该模型在单纯预测涨跌的情况下有比较好的预测效果。一、问题描述1.1绪论随着我国经济的快速发展，政府、投资机构以及投资者们对股票预测的需求也越来越多。因此，对股票价格走势的分析成为越来越多研究者关注的课题。但股票价格高度的波动性与不确定性，使其成为计算机领域和金融领域的一大难题。由于股票本
摘要为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根据股票涨跌幅问题，通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的涨跌幅度做分类预测。数据集为代号510050的上证股票，实验结果表明该模型在单纯预测涨跌的情况下有比较好的预测效果。一、问题描述1.1绪论随着我国经济的快速发展，政府、投资机构以及投资者们对股票预测的需求也越来越多。因此，对股票价格走势的分析成为越来越多研究者关注的课题。但股票价格高度的波动性与不确定性，使其成为计算机领域和金融领域的一大难题。由于股票本
2023/3/9 -3/11 脑机接口学习内容一览： 前段时间做了比较多的提取频谱特征来进行机器学习，进而完成模式识别的任务。在这这一篇博客中，将尝试使用EEG信号，主要使用plt.specgram()函数来生成脑电信号的时频图dataset，为接下来使用神经网络进行深度学习做准备。一、需求分析： 在本次工作开始之前，我们先对本次的尝试进行一次简单的需求分析。 （在参加服务外包期间因为没有做好这些基础工作吃了很大的亏，不得不频繁修改代码）1.数据集 本次尝试采用的数据集仍然与往期博文对脑电信号进行特征提取并分类（二分类）相同，采用的是matlab脑电处理
本文用来记录复现基于FPGA的CNN的实现的过程，主要分为以下三个部分：一、在python中设计CNN 该网络反向传播是通过软件方式生成，FPGA内部不进行反向传播计算。该节通过Python获取训练数据集，并通过Pytorch框架搭建的CNN网络进行网络的训练。并将训练的最优参数导出，这一节先导出至Matlab进行网络的验证以及数据的量化。图1.1是正弦、余弦、三角波不加噪声的信号，图1.2是加入噪声后的信号。图1.1正弦、余弦、三角波形图1.2加入噪声后的正、余、三角波形2.1获取数据集 首先我们要构建数据集抛到网络中进行训练。数据集是从正弦、余弦和三角波含噪的信
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。✨完整代码在我的github上，有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、背景二、原理1、前向传播（1）输入门、遗忘门和输出门 （2）候选记忆细胞 （3）记忆细胞 （4）隐藏状态 （5）输出2、反向传播（1）输出层参数（2）过渡（3）候选记忆细胞的参数（4）输出门的参数（5）遗忘门的参数（6）输入门的参数（7）上一隐藏状态and记忆细胞三、总结四、LSTM的优缺点1、优点2、缺点五、LSTM代码实现1、nu
学完了深度学习的理论和框架，接下来就是实践啦！相信大家在实践的时候都会去找各种的项目，本文是kaggle上面的一个深度学习小项目，目的是实现人脸表情的分类。接下来我将具体讲解实现过程，相信你只要学了深度学习的理论知识，对pytorch框架有所了解，就能够看得懂。话不多说，开讲！深度学习首先要做的就是准备数据集，本项目的数据集可以直接从kaggle上面下载，附上链接（FER-2013数据集）。数据集由训练集和测试集组成，训练集包含28709张人脸图片，按照不同表情分为愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊讶，中性七个类别，放在不同的文件夹中。测试集包含3589图片，也一样的分好类放在不同的文件夹中，其
2023MaskR-CNN改进：DynaMask:DynamicMaskSelectionforInstanceSegmentation论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例分割动态网络四、动态Mask选择4.1双层FPN区域水平的FPN特征聚合模块FAM4.2MaskSwitchModule(MSM)最优的Mask赋值采用Gumbel-Softmax的重参数化4.3目标函数Mask损失边缘损失预算限制五、实验5.1实施细节5.2主要结果与MaskR-CNN的比较与SOTA的方法比较分割结果的可视化5.3消融实验Mask分辨率预测预算限制的影响不同方法的速度比较Mask尺寸的影响
前言LSTM航空乘客预测单步预测的两种情况。简单运用LSTM模型进行预测分析。加入注意力机制的LSTM对航空乘客预测采用了目前市面上比较流行的注意力机制，将两者进行结合预测。多层LSTM对航空乘客预测简单运用多层的LSTM模型进行预测分析。双向LSTM对航空乘客预测双向LSTM网络对其进行预测。MLP多层感知器对航空乘客预测简化版使用MLP对航空乘客预测CNN+LSTM航空乘客预测采用的CNN+LSTM网络对其进行预测。ConvLSTM航空乘客预测采用ConvLSTM航空乘客预测LSTM的输入格式和输出个数说明中对单步和多步的输入输出格式进行了解释LSTM单变量多步预测航空乘客简单版LSTM单
