Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments 2017-10-25  16:38:23   [Project Page]https://blog.openai.com/learning-to-cooperate-compete-and-communicate/    4. Method 4.1 Multi-Agent Actor Critic 该网络框架有如下假设条件:  (1) the learn…

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age…

[论文笔记系列]AutoML:A Survey of State-of-the-art (上) 上一篇文章介绍了Data preparation,Feature Engineering,Model Selection,这篇文章会继续介绍后面的内容. 4. Model Generation 4.2 Hyperparameters optimization 4.2.1 Grid&Random Search 下图很直观地展示了网格搜索(grid search)和随机搜索(random search)的…

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

Twitter 新一代流处理利器--Heron 论文笔记之Heron架构 标签(空格分隔): Streaming-process realtime-process Heron Architecture Heron 架构例如以下图: 用户编写公布topoloy到Aurora调度器.每个topology都作为一个Aurora的job在执行.每个job包含几个container,这些container由Aurora来分配和调度.第一个container作为Topology Master.其它的Cont…

Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不…

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的…