解释这段代码的意思:model = tf.keras.models.Sequential([ # 归一化,将像素值处理成0到1之间的值 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255, input_shape=IMG_SHAPE), # 卷积层,32个输出通道,3*3的卷积核,激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), # 池化层,特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # Dropout层 tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 卷积层,64个输出通道,3*3的卷积核,激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 池化层,特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # 将二维的特征图拉直 tf.keras.layers.Flatten(), # 128个神经元的全连接层 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # 输出层,对应数据集具体的类别数目 tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax') ])

时间: 2023-12-04 08:02:35 浏览: 32
这段代码定义了一个基于Sequential模型的CNN(卷积神经网络)模型。该模型包括以下层: - Rescaling层:将像素值归一化到0到1之间的范围。 - Conv2D层:32个输出通道,使用3x3的卷积核进行卷积操作,并使用relu激活函数。 - MaxPooling2D层:特征图大小减半,用于降低模型的计算复杂度。 - Dropout层:对输入进行随机失活,用于防止过度拟合。 - Conv2D层:64个输出通道,使用3x3的卷积核进行卷积操作,并使用relu激活函数。 - MaxPooling2D层:特征图大小减半,用于降低模型的计算复杂度。 - Flatten层:将二维的特征图拉直为一维向量。 - Dense层:128个神经元的全连接层,使用relu激活函数。 - Dense层:输出层,对应数据集具体的类别数目,使用softmax激活函数。 该模型用于对图像进行分类,输入的图像大小为IMG_SHAPE。其中,第一层Rescaling层对图像进行了预处理,将像素值归一化。接下来是两个卷积层和池化层的组合,用于提取图像的特征。最后是一些全连接层和输出层,用于对图像进行分类。
相关问题

def model_load(IMG_SHAPE=(224, 224, 3), class_num=12): # 加载预训练的mobilenet模型 base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet') # 将模型的主干参数进行冻结 base_model.trainable = False model = tf.keras.models.Sequential([ # 进行归一化的处理 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 127.5, offset=-1, input_shape=IMG_SHAPE), # 设置主干模型 base_model, # 对主干模型的输出进行全局平均池化 tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), # 通过全连接层映射到最后的分类数目上 tf.keras.layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.summary() # 模型训练的优化器为adam优化器,模型的损失函数为交叉熵损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

这段代码定义了一个函数`model_load`,用于加载预训练的MobileNetV2模型,并根据给定的图像形状和类别数创建一个新的模型。 首先,代码使用`tf.keras.applications.MobileNetV2`加载了一个预训练的MobileNetV2模型,其中`input_shape`参数指定了输入图像的形状,`include_top=False`表示不包含顶部的全连接层,`weights='imagenet'`表示使用在ImageNet数据集上预训练的权重。 接下来,通过设置`base_model.trainable = False`将模型的主干参数冻结,即不参与训练过程。 然后,使用`tf.keras.models.Sequential`创建一个序列模型,并按顺序添加各个层: 1. `tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling`层用于对输入图像进行归一化处理。 2. 将预训练的MobileNetV2模型作为主干模型添加到序列模型中。 3. `tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D`层用于对主干模型的输出进行全局平均池化操作。 4. `tf.keras.layers.Dense`层通过全连接层将特征映射到最后的类别数目上,并使用softmax激活函数进行分类。 随后,通过调用`model.summary()`方法来打印模型的摘要信息。 最后,使用`model.compile()`方法配置模型的优化器为Adam优化器,损失函数为交叉熵损失函数,评估指标为准确率。 函数最后返回创建的模型。

model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=in_shape), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(out_dim, activation='linear')对这段代码进行优化

这段代码是一个基本的神经网络模型,可以通过以下方式进行优化: 1. 增加更多层数:可以在模型中增加更多的隐藏层,以增加模型的复杂度和表达能力。 2. 使用更好的激活函数:可以尝试使用其他激活函数,如LeakyReLU、ELU等,以增加模型的非线性表达能力。 3. 使用批量归一化:可以在每个隐藏层之后添加批量归一化层,以加速模型训练和提高模型的泛化能力。 4. 使用更好的优化器:可以尝试使用其他优化器,如Adam、RMSprop等,以加速模型训练和提高模型的准确性。 5. 使用更好的正则化方法:可以尝试使用其他正则化方法,如L1正则化、L2正则化等,以降低模型的过拟合风险。 6. 调整模型参数:可以通过调整模型的超参数,如学习率、批次大小、迭代次数等,以获得更好的模型性能。 7. 使用更好的损失函数:可以尝试使用其他损失函数,如交叉熵、Huber损失等,以优化模型的训练过程和准确性。 以上是一些优化方法,但具体的实现还需要根据实际情况进行调整和改进。

相关推荐

解释一下这段代码:class ResnetBlock(Model): def __init__(self, filters, strides=1,residual_path=False): super(ResnetBlock, self).__init__() self.filters = filters self.strides = strides self.residual_path = residual_path self.c1 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.c2 = Conv2D(filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False) self.b2 = BatchNormalization() if residual_path: self.down_c1 = Conv2D(filters, (1, 1),strides=strides, padding='same', use_bias=False) self.down_b1 = BatchNormalization() self.a2 = Activation('relu') def call(self, inputs): residual = inputs x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.c2(x) y = self.b2(x) if self.residual_path: residual = self.down_c1(inputs) residual = self.down_b1(residual) out = self.a2(y + residual) return out class ResNet18(Model): def __init__(self, block_list, initial_filters=64): super(ResNet18, self).__init__() self.num_blocks = len(block_list) self.block_list = block_list self.out_filters = initial_filters self.c1 = Conv2D(self.out_filters, (3, 3), strides=1, padding='same', use_bias=False, kernel_initializer='he_normal') self.b1 = BatchNormalization() self.a1 = Activation('relu') self.blocks = tf.keras.models.Sequential() for block_id in range(len(block_list)): for layer_id in range(block_list[block_id]): if block_id != 0 and layer_id == 0: block = ResnetBlock(self.out_filters, strides=2, residual_path=True) else: block = ResnetBlock(self.out_filters, residual_path=False) self.blocks.add(block) self.out_filters *= 2 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() self.f1 = tf.keras.layers.Dense(41, activation='tanh') def call(self, inputs): x = self.c1(inputs) x = self.b1(x) x = self.a1(x) x = self.blocks(x) x = self.p1(x) y = self.f1(x) return y

以下代码出现input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3错误是为什么,代码应该怎么改import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy # 加载FER2013数据集 with open('E:/BaiduNetdiskDownload/fer2013.csv') as f: content = f.readlines() lines = numpy.array(content) num_of_instances = lines.size print("Number of instances: ", num_of_instances) # 定义X和Y X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] # 按行分割数据 for i in range(1, num_of_instances): try: emotion, img, usage = lines[i].split(",") val = img.split(" ") pixels = numpy.array(val, 'float32') emotion = np_utils.to_categorical(emotion, 7) if 'Training' in usage: X_train.append(pixels) y_train.append(emotion) elif 'PublicTest' in usage: X_test.append(pixels) y_test.append(emotion) finally: print("", end="") # 转换成numpy数组 X_train = numpy.array(X_train, 'float32') y_train = numpy.array(y_train, 'float32') X_test = numpy.array(X_test, 'float32') y_test = numpy.array(y_test, 'float32') # 数据预处理 X_train /= 255 X_test /= 255 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 48, 48, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 48, 48, 1) # 定义VGG16模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) # 微调模型 model = Sequential() model.add(vgg16_model) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) for layer in model.layers[:1]: layer.trainable = False # 定义优化器和损失函数 sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train) # 训练模型 model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(X_train) / 32, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print("Test Loss:", score[0]) print("Test Accuracy:", score[1])

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆:274序:4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np # 读取训练数据,名为"public.train.csv"的CSV文件,并将其转换为一个二维数组datatrain。 df = pd.read_csv(r"public.train.csv", header=None) datatrain = np.array(df) # 从datatrain中提取输入数据和输出数据,其中输入数据是datatrain中的前20列数据,输出数据是datatrain的第21列数据。 # 提取特征值,形成输入数据 dataxs = datatrain[1:, :20] dataxshlen = len(dataxs) # 训练输入数据的行数 dataxsllen = len(dataxs[0]) # 训练输入数据的列数 #接下来,将输入数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(dataxshlen): for j in range(dataxsllen): dataxs[i][j] = float(dataxs[i][j]) # 提取特征值,形成输出数据 datays = datatrain[1:, [20]] datayshlen = dataxshlen # 训练输出数据的行数 dataysllen = len(datays[0]) # 训练输出数据的列数 #接下来,将输出数据中的每个元素从字符串类型转换为浮点型。 for i in range(datayshlen): for j in range(dataysllen): datays[i][j] = float(datays[i][j]) # 最后打印输出训练数据输入数据、训练数据输出数据以及它们的行数和列数。 print("______训练数据输入数据_______") print(dataxs) print("______训练数据输出数据_______") print(datays) print("______训练数据输入数据行数、列数;训练数据输出数据行数、列数_______") print(dataxshlen, dataxsllen, datayshlen, dataysllen)根据这段代码续写DNN和LSTM预测模型

最新推荐

recommend-type

2014年311教育学专业基础综合答案解析.pdf

教育学考研,考研真题,全国硕士研究生统一考试教育学专业基础综合真题及解析,311历年真题,参考答案,答案解析。教育学统考。
recommend-type

大语言模型安全测试方法

4月16日联合国日内瓦总部万国宫,由世界数字技术院(WDTA)与云安全联盟大中华区(CSA GCR)联合主办第27届联合国科技大会AI边会上,世界数字技术院(WDTA)发布了两项具有重要意义的国际标准:“生成式人工智能应用安全测试标准”和“大语言模型安全测试方法”。这是国际组织首次在生成式AI应用安全、大模型安全领域发布国际标准,为业界提供了统一的测试框架,标准的发布将对人工智能领域产生深远影响,推动人工智能技术的安全、可靠发展。 这两大标准由云安全联盟大中华区研究院副院长黄连金带领的专家团队编制而成,他们来自CSA大中华区、OpenAI、蚂蚁集团、谷歌、微软、亚马逊、英伟达、OPPO、科大讯飞、百度、腾讯、加州大学伯克利分校、芝加哥大学、香港科技大学等数十家单位,体现了业界的广泛协作与集体智慧。 云安全联盟大中华区主席、世界数字技术院执行理事长李雨航院士发布时介绍,“生成式人工智能应用安全测试标准”为测试和验证生成式AI应用的安全性提供了一个框架,特别是那些使用大语言模型构建的应用程序。它定义了人工智能应用程序架构每一层的测试和验证范围,确保AI应用各个方面都经过严格的安全性和合规性
recommend-type

c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf

校园超市商品信息管理系统课程设计旨在帮助学生深入理解程序设计的基础知识,同时锻炼他们的实际操作能力。通过设计和实现一个校园超市商品信息管理系统,学生掌握了如何利用计算机科学与技术知识解决实际问题的能力。在课程设计过程中,学生需要对超市商品和销售员的关系进行有效管理,使系统功能更全面、实用,从而提高用户体验和便利性。 学生在课程设计过程中展现了积极的学习态度和纪律,没有缺勤情况,演示过程流畅且作品具有很强的使用价值。设计报告完整详细,展现了对问题的深入思考和解决能力。在答辩环节中,学生能够自信地回答问题,展示出扎实的专业知识和逻辑思维能力。教师对学生的表现予以肯定,认为学生在课程设计中表现出色,值得称赞。 整个课程设计过程包括平时成绩、报告成绩和演示与答辩成绩三个部分,其中平时表现占比20%,报告成绩占比40%,演示与答辩成绩占比40%。通过这三个部分的综合评定,最终为学生总成绩提供参考。总评分以百分制计算,全面评估学生在课程设计中的各项表现,最终为学生提供综合评价和反馈意见。 通过校园超市商品信息管理系统课程设计,学生不仅提升了对程序设计基础知识的理解与应用能力,同时也增强了团队协作和沟通能力。这一过程旨在培养学生综合运用技术解决问题的能力,为其未来的专业发展打下坚实基础。学生在进行校园超市商品信息管理系统课程设计过程中,不仅获得了理论知识的提升,同时也锻炼了实践能力和创新思维,为其未来的职业发展奠定了坚实基础。 校园超市商品信息管理系统课程设计的目的在于促进学生对程序设计基础知识的深入理解与掌握,同时培养学生解决实际问题的能力。通过对系统功能和用户需求的全面考量,学生设计了一个实用、高效的校园超市商品信息管理系统,为用户提供了更便捷、更高效的管理和使用体验。 综上所述,校园超市商品信息管理系统课程设计是一项旨在提升学生综合能力和实践技能的重要教学活动。通过此次设计,学生不仅深化了对程序设计基础知识的理解,还培养了解决实际问题的能力和团队合作精神。这一过程将为学生未来的专业发展提供坚实基础,使其在实际工作中能够胜任更多挑战。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

爬虫与大数据分析:挖掘数据价值,洞察趋势

![python网站爬虫技术实战](https://img-blog.csdnimg.cn/20181107141901441.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hpaGVsbA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 爬虫基础与技术** 爬虫,又称网络蜘蛛,是一种自动化的程序,用于从互联网上抓取数据。其工作原理是模拟浏览器行为,通过发送请求并解析响应来获取网页内容。 爬虫技术涉及多种技术,
recommend-type

matchers和find

matchers和find是C++标准库中的两个相关函数。 matchers是用于对字符串进行模式匹配的函数。它接受一个正则表达式作为参数,并在给定的字符串中搜索匹配的模式。如果找到匹配的模式,则返回true;否则返回false。matchers可以用于各种字符串操作,如搜索、替换、验证等。 find是用于在容器中查找特定元素的函数。它接受一个起始迭代器和一个结束迭代器作为参数,并在指定范围内搜索匹配的元素。如果找到匹配的元素,则返回指向该元素的迭代器;否则返回结束迭代器。find可以用于各种容器类型,如数组、向量、列表、集合等。 这两个函数在不同的上下文中有不同的应用场景,但都是用于查
recommend-type

建筑供配电系统相关课件.pptx

建筑供配电系统是建筑中的重要组成部分,负责为建筑内的设备和设施提供电力支持。在建筑供配电系统相关课件中介绍了建筑供配电系统的基本知识,其中提到了电路的基本概念。电路是电流流经的路径,由电源、负载、开关、保护装置和导线等组成。在电路中,涉及到电流、电压、电功率和电阻等基本物理量。电流是单位时间内电路中产生或消耗的电能,而电功率则是电流在单位时间内的功率。另外,电路的工作状态包括开路状态、短路状态和额定工作状态,各种电气设备都有其额定值,在满足这些额定条件下,电路处于正常工作状态。而交流电则是实际电力网中使用的电力形式,按照正弦规律变化,即使在需要直流电的行业也多是通过交流电整流获得。 建筑供配电系统的设计和运行是建筑工程中一个至关重要的环节,其正确性和稳定性直接关系到建筑物内部设备的正常运行和电力安全。通过了解建筑供配电系统的基本知识,可以更好地理解和应用这些原理,从而提高建筑电力系统的效率和可靠性。在课件中介绍了电工基本知识,包括电路的基本概念、电路的基本物理量和电路的工作状态。这些知识不仅对电气工程师和建筑设计师有用,也对一般人了解电力系统和用电有所帮助。 值得一提的是,建筑供配电系统在建筑工程中的重要性不仅仅是提供电力支持,更是为了确保建筑物的安全性。在建筑供配电系统设计中必须考虑到保护装置的设置,以确保电路在发生故障时及时切断电源,避免潜在危险。此外,在电气设备的选型和布置时也需要根据建筑的特点和需求进行合理规划,以提高电力系统的稳定性和安全性。 在实际应用中,建筑供配电系统的设计和建设需要考虑多个方面的因素,如建筑物的类型、规模、用途、电力需求、安全标准等。通过合理的设计和施工,可以确保建筑供配电系统的正常运行和安全性。同时,在建筑供配电系统的维护和管理方面也需要重视,定期检查和维护电气设备,及时发现和解决问题,以确保建筑物内部设备的正常使用。 总的来说,建筑供配电系统是建筑工程中不可或缺的一部分,其重要性不言而喻。通过学习建筑供配电系统的相关知识,可以更好地理解和应用这些原理,提高建筑电力系统的效率和可靠性,确保建筑物内部设备的正常运行和电力安全。建筑供配电系统的设计、建设、维护和管理都需要严谨细致,只有这样才能确保建筑物的电力系统稳定、安全、高效地运行。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

爬虫性能优化:让爬虫跑得更快,更稳

![爬虫性能优化:让爬虫跑得更快,更稳](https://img-blog.csdnimg.cn/20190615235856212.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9pY29kZS5ibG9nLmNzZG4ubmV0,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1.1 集中式与分布式爬虫架构 **集中式爬虫架构:** * 所有爬虫组件(爬虫、调度器、存储)集中在一个服务器上。 * 优点:简单易用,成本低。 * 缺点:扩展性差,并发度受限,易
recommend-type

rplidarA3激光雷达数据的可视化和存储

对于RPLidar A3激光雷达数据的可视化和存储,你可以使用以下方法: 1. 可视化: - 使用Python的matplotlib库或者ROS的rviz工具可以将激光雷达数据可视化。你可以将激光雷达数据转换为X-Y坐标系,并使用散点图或者连线来表示障碍物的位置和形状。 - 可以使用3D可视化工具,如OpenGL或者Unity,将激光雷达数据以三维形式呈现,更直观地显示环境中的物体。 2. 存储: - 可以使用文本文件格式(如CSV或者TXT)将激光雷达数据存储下来。每个数据点可以包括角度、距离、信号强度等信息。 - 如果你使用ROS,可以使用rosbag工具将激光