q=Q_table(Vn,Sn,Cin,Cfn,In) 这个等号的右边表达的什么意思
时间: 2024-03-28 08:39:12 浏览: 18
这个等号右边的 Q_table 是一个函数,它的参数有 Vn、Sn、Cin、Cfn 和 In,表示该函数的输入。Q_table 函数的输出是一个 Q 表(Q-table),是一种表格数据结构,用于存储在强化学习中使用的 Q 值。根据输入的参数,Q_table 函数会生成一个 Q 表,并将其作为输出返回。
相关问题
yolov5添加cfn
YoloV5是一个目标检测算法,它的核心是基于深度学习的卷积神经网络。而CFN(Cross-Stage Feature Aggregation)是一种特征融合的方法,可以用于提高卷积神经网络的性能。
如果您想要在YoloV5中添加CFN,可以参考以下步骤:
1. 下载CFN的代码和预训练模型,并将其集成到YoloV5的代码中。
2. 修改YoloV5的网络结构,将CFN添加到需要进行特征融合的层中。
3. 根据您的需求进行训练和测试,并根据结果进行优化。
具体来说,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 下载CFN相关的代码和预训练模型。可以从GitHub上下载CFN相关的代码和预训练模型。
2. 将CFN的代码集成到YoloV5的代码中。您可以将CFN的代码添加到YoloV5的代码库中,并将其引用到需要进行特征融合的网络层中。
3. 修改YoloV5的网络结构。您可以在需要进行特征融合的网络层中添加CFN,以实现特征融合的效果。具体来说,您可以在卷积层之后添加CFN模块,利用其进行特征融合。
4. 进行训练和测试。您可以使用自己的数据集进行训练和测试,并根据结果进行优化和调整。
需要注意的是,CFN的加入可能会增加模型的复杂度和计算量,因此需要根据具体情况进行调整和优化。
三、不确定性知识系统 1、CF可信度模型推理。设有如下一组推理规则: r1: IF E1 AND E2 THEN E3 (1.0) r2: IF E3 OR E4 THEN E5 (0.8) r3: IF E5 THEN H (0.8) r4: IF E6 THEN H (0.9) 已知CF(E1) = 0.7,CF(E2) = 0.5,CF(E4) = 0.4,CF(E6) = 0.8,求CF(H)。 提示:首先观察哪个CF(E)题目中没有直接给出,则根据题目中的某条知识和相关公式求出缺少的CF(E);然后找到和H有关的几条知识,根据公式求出所有的CFn(H),最后根据CFn(H)的值通过合成公式求出CF(H)。
根据 CF 可信度模型推理的公式 CFn(A) = CF(A) × ∏ CF(Bi)^wi,其中 A 是推理结论,B 是 A 的前提条件,wi 是 B 对 A 的支持度,∏ 表示求积,CFn 表示新的可信度,CF 表示原始可信度。根据这个公式,我们可以逐步计算出 CFn(H)。
首先根据 r1,有 CFn(E3) = CF(E1) × CF(E2) × r1 的支持度,即 CFn(E3) = 0.7 × 0.5 × 1.0 = 0.35。
然后根据 r2,有 CFn(E5) = max{CFn(E3) × 0.8, CF(E4) × 0.4},即 CFn(E5) = max{0.35 × 0.8, 0.4 × 0.4} = 0.28。
接着根据 r3,有 CFn(H) = CFn(E5) × 0.8,即 CFn(H) = 0.28 × 0.8 = 0.224。
最后根据 r4,有 CFn(H) = max{CF(E6) × 0.9, CFn(H) × 0.1},即 CFn(H) = max{0.8 × 0.9, 0.224 × 0.1} = 0.72。
因此,CF(H) = CFn(H) = 0.72。
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