特征向量

作者|Nathan Lambert 编译|VK 来源|Towards Data Science 线性代数的基本原理如何用于深度强化学习？答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。 强化学习(RL)是一系列用于迭代性学习任务的智能方法。由于计算机科学是一个计算领域，这种学习发生在状态向量、动作等以及转移矩阵上。状态和向量可以采用不同的形式。当我们考虑通过某个线性系统传递一个向量变量，并得到一个类似的输出时，应该想到特征值。 本文将帮助你理解在RL环境中解决任务的迭代方法(收敛到最优策略)。这个基础将反映一个系统的特征向量和特征值。 回顾马尔科夫决策过程 马尔可夫决策过程(MDPs)是支持强化学习(RL)的随机模型。如果你熟悉，你可以跳过这一部分。 定义 状态集$s\in S。状态是代理程序所有可能的位置。 一组动作$a\in A$。动作是代理可以采取的所有可能动作的集合。 转移函数T(s，a，s')。T(s，a，s')保持MDP的不确定性。给定当前位置和给定动作，T决定下一个状态出现的频率。 奖励函数R(s，a，s')。最大化报酬总额是任何代理的目标。此函数说明每个步骤可获得多少奖励。通常，为鼓励快速解决方案，每个步骤都会有少量的负奖励(成本)，而在最终状态下会有较大的正面(成功的任务)或负面(失败的任务)奖励。 开始状态s0，也许是结束状态。 重要的属性 MDP有两个重要的属性

进度日志 公共课一：政治 公共课二：英语一 业务课一：数学一 业务课二：自动控制原理、信号与系统 20200614 很好，上午休息。嗯...调子不对。 下午...重新在状态空间中挣扎...（因为看的是第二次视频了...）能控标准I型和能观标准I型分别来自两种不同的实现方法。后面在进行状态向量的线性变换之时发现特征值特征向量、相似矩阵、对角矩阵需要复习。 晚上，就着笔记复习线性代数解方程组，向量空间与矩阵的秩与方程组的解。 15号...上午计划整高数的微分方程；下午经典控制中的劳斯判据刷题；晚上...无穷级数试试第三遍刷能记起来多少。 公共课一 NONE 公共课二 单词 马桶刷 toilet brush 洗漱用品 toiletries tan 晒黑；棕褐色 lilac 丁香花；淡紫色 起步价 base fare 全价票 full fare ticket fare 饮食、饭菜；出租车乘客 assure 和 ensure区别 assure主语只能是人 业务课一 线性代数-笔记复习 L2 E Elementary/Elimination Matrix P Permutation Matrix I Identity Matrix Good Matrix -> Invertible 通过观察来求简单矩阵的逆 L3 4种方法来看待矩阵乘法AB 注意其中A的列去乘以B的行 -> 秩一矩阵的引出

1、初始TextCNN CNN可参考之前的文章： https://www. zhihu.com/people/xianya ng94 最近在做寿命预测问题的研究中，拿到的数据为一维的数据，传统的数据预处理方法主要有PCA、LDA、LLE等，考虑到应用CNN进行特征的提取，从而提高预测的精度。但之前了解到的CNN多应用于图像处理，其输入数据为二维或者多维的数据，因此进一步了解学习应用于文本分类的TextCNN。下一篇文章会通过期刊论文来介绍几篇CNN的具体应用实例，主要介绍模型的网络结构。 TextCNN模型是Yoon Kim在2014年 《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》中提出的，利用卷积神经网络（CNN）来对处理文本分类问题（NLP）。该算法利用多个不同大小的kernel来提取句子中的关键信息，从而能更加高效的提取重要特征，实现较好的分类效果。 2、TextCNN结构 该模型的结构如下图：（下图引用于原文） TextCNN的详细过程见下：（以一句话为例） （1）输入：自然语言输入为一句话，例如【wait for the video and don't rent it】。 （2）数据预处理：首先将一句话拆分为多个词，例如将该句话分为9个词语，分别为【wait, for, the, video,

MFQE 2.0: A New Approach for Multi-frame Quality Enhancement on Compressed Video 目录 MFQE 2.0: A New Approach for Multi-frame Quality Enhancement on Compressed Video 1. 要点 2. 压缩视频特性分析 2.1 质量波动 2.2 帧间相关性 3. 方法 3.1 分类器 3.2 好帧运动补偿 3.3 质量增强网络 4. 实验 4.1 差帧质量提升效果 4.2 总体效果 4.3 缓和压缩视频的质量波动 4.4 网络速度 4.5 主观效果 5. 不足和展望 6. 其他（复现建议） 在本文的最后，我会对开源代码的复现给出一些建议。 MFQEv2没有使用任何“花哨”的结构设计和训练技巧。我们用最简单的CNN结构实现了我们的思路，网络参数量仅255k。欢迎大家使用。 【前景提要】 这篇论文是 Multi-frame quality enhancement for compressed video （CVPR 2018）的升级版本，2019年9月26日被 TPAMI （2018年IF=17.730）接收。博主和硕士导师关振宇是共同一作，通讯作者为博士导师徐迈。 【论文】 [ArXiv] [ResearchGate] 【开源代码和所需数据

　　 　　作者 | 陈大鑫 　　编辑 | 丛末 　　复制一位老人的胡子，把胡子粘贴到全部孩子的眉毛上。该如何实现这样的操作呢？ 　　让我们从塔尖生树的问题说起。 　　如何在教堂的塔尖上生成一棵树？——当然是使用P图软件啦！ 　　 　　但是P图软件一次只能修改一张图片，难道就没有那种能一键无限张P图的软件吗？ 　　近日，来自MIT朱俊彦团队的一篇论文《Rewriting a Deep Generative Model》就很巧妙地 解决了这个问题，目前该论文已被接收为ECCV 2020 Oral，且代码已开源。 　　在这篇《重写深度生成模型》论文中，作者不是单独地对一张张图片进行编辑，而是很大胆地提出直接对深度网络的内部生成模型动刀编辑： 　　 　　在这个规则编辑器中，深度生成模型G(z，w_0) 作为输入,这时模型的初始权重是 w_0,预训练模型G映射一个随机输入向量z到一个真实图像，将权重w_0改成w_1即可产生新的模型作为输出。 　　利用现有的模型能产生无限数量的图像，那么改变生成模型的规则就能让我们创造新规则下的无限张可改变图像。如下图所示，通过把塔尖的生成模型重写为“树”，一次操作即可在所有教堂的塔尖上都生成一棵树： 　　 　　 1 　　 傻瓜式操作 　　那这么神奇的重写模型操作起来容易吗，够傻瓜式吗？ 　　为了让读者更好地亲自编辑模型，作者特意创建了一个用户交互界面

　　机器之心分析师网络 　　 作者：王子嘉 　　 编辑：Joni 　　 在本文中，作者首先为读者普及了 word2vec 的基础知识，然后以六篇论文为示例详细介绍了当前研究如何利用经典 word2vec 进行拓展性研究。其中，作者重点介绍的部分是知识嵌入空间的生成过程，对于其完整应用感兴趣的读者可以参阅原论文。 　　随着深度学习的兴起，每个模型都需要一个输入，而我们现实生活中的对象（文字、图片）等等都不是数字，计算机无法处理。所以如何为每个任务确定一个合适的 “输入” 就变得尤其重要了，这个过程也被叫做表征学习。 　　word2vec 做的就是把文字变成对计算机有意义的输入，简单来说就是把这些东西映射到一个空间里，我们平时为了表示位置可能是三维空间，也就是 xyz，但是在图片啊、文本啊这种领域里，三维空间不太够，就可能去到另外一个 N 维空间，在这个空间里，就像三维空间里人的鼻子要跟嘴挨得近一样，我们也希望相似的东西在这个新的空间里也距离近，比如文本里的 “鼻子” 和“嘴”我们就也希望它们能挨得近一点，因为都属于五官，那么 “鼻子” 和“腿”就相对离得远一点。 　　顾名思义，word2vec 是把文字转换成计算机可以识别的输入，所以这个技术最开始应用、也是应用最多的地方就是自然语言处理领域（NLP）。其实在之前对于表征学习，我基于 ICLR 和 CVPR 做过两次 high

朴素贝叶斯算法简单、高效。接下来我们来介绍其如何应用在《红楼梦》作者的鉴别上。 第一步，当然是先得有文本数据，我在网上随便下载了一个txt（当时急着交初稿。。。）。分类肯定是要一个回合一个回合的分，所以我们拿到文本数据后，先进行回合划分。然后就是去标点符号、分词，做词频统计。 1 # -*- coding: utf- 8 -*- 2 import re 3 import jieba 4 import string 5 import collections as coll 6 jieba.load_userdict( ' E:\\forpython\\红楼梦词汇大全.txt ' ) # 导入搜狗的红楼梦词库 7 8 9 class textprocesser: 10 def __init__(self): 11 pass 12 13 # 将小说分成120个章节并单独保存到txt文件中 14 def divide_into_chapter(self): 15 red=open( ' E:\\forpython\\红楼梦.txt ' ,encoding= ' utf-8 ' ) 16 each_line = red.readline() 17 chapter_count = 0 18 chapter_text = '' 19 complied_rule = re.compile( ' 第

前言： 由于对三维激光SLAM比较感兴趣，并且最近也在找无人驾驶激光SLAM算法的岗位，所以花了一个多月把LOAM的论文和源码好好看了一遍。发现论文还是比较容易明白，但一看代码全是坑。看论文懂了，看代码似懂非懂。为了尽快把这坑填上，所以诚邀读者一起探讨。作者始终认为填坑最好的方法是拉别人和你一起填坑。由于三千多行的源码不是一篇博客能够讲明白的，所以这篇博客主要讲一下我对LOAM论文的理解，后续会有代码的介绍，希望对大家能有帮助。 摘要： 论文作者的目标是使用一个三维空间中运动的两轴单线激光雷达来构建实时激光里程计并建图。文章提出了构建实时里程计的难点在于点云不是相同时间获得的，为什么呢，因为点云中的点随着激光雷达运动会产生运动畸变，也就是点云中的点会相对实际环境中的物品表面上的点存在位置上的误差。这种运动畸变会造成点云在匹配时发生错误，从而不能正确获得两帧点云的相对位置关系也就无法获得正确的里程计信息。论文提出了一种方法可以同时获得低漂移和低复杂度，并且不需要高精度的测距和惯性测量。核心思想是将定位和建图的分割，通过两个算法：一个是执行高频率的里程计但是低精度的运动估计（定位），另一个算法在比定位低一个数量级的频率执行匹配和注册点云信息（建图和校正里程计）。将这两个算法结合就获得了高精度、实时性的激光里程计。 第一章 简介： 激光雷达的优势在于测距频率高、准确

　　　　在 强化学习（十）Double DQN (DDQN) 中，我们讲到了DDQN使用两个Q网络，用当前Q网络计算最大Q值对应的动作，用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值，进而消除贪婪法带来的偏差。今天我们在DDQN的基础上，对经验回放部分的逻辑做优化。对应的算法是Prioritized Replay DQN。 　　　　本章内容主要参考了ICML 2016的 deep RL tutorial 和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(ICLR 2016)。 1. Prioritized Replay DQN之前算法的问题 　　　　在Prioritized Replay DQN之前，我们已经讨论了很多种DQN，比如Nature DQN， DDQN等，他们都是通过经验回放来采样，进而做目标Q值的计算的。在采样的时候，我们是一视同仁，在经验回放池里面的所有的样本都有相同的被采样到的概率。 　　　　但是注意到在经验回放池里面的不同的样本由于TD误差的不同，对我们反向传播的作用是不一样的。TD误差越大，那么对我们反向传播的作用越大。而TD误差小的样本，由于TD误差小，对反向梯度的计算影响不大。在Q网络中，TD误差就是目标Q网络计算的目标Q值和当前Q网络计算的Q值之间的差距。 　　　　这样如果TD误差的绝对值$|

　　　　奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 1. 回顾特征值和特征向量 　　　　我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下：$$Ax=\lambda x$$ 　　　　其中A是一个$n \times n$的实对称矩阵，$x$是一个$n$维向量，则我们说$\lambda$是矩阵A的一个特征值，而$x$是矩阵A的特征值$\lambda$所对应的特征向量。 　　　　求出特征值和特征向量有什么好处呢？ 就是我们可以将矩阵A特征分解。如果我们求出了矩阵A的$n$个特征值$\lambda_1 \leq \lambda_2 \leq ... \leq \lambda_n$,以及这$n$个特征值所对应的特征向量$\{w_1,w_2,...w_n\}$，，如果这$n$个特征向量线性无关，那么矩阵A就可以用下式的特征分解表示：$$A=W\Sigma W^{-1}$$ 　　　　其中W是这$n$个特征向量所张成的$n \times n$维矩阵，而$\Sigma$为这n个特征值为主对角线的$n \times n$维矩阵。