梯度 算法 深度
强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
语音信号的哈夫曼编码压缩解压缩算法matlab仿真,输出编码后数据大小,编码树等指标
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 利用哈夫曼编码进行信息通信可以较大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。但是,这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码;在接收端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道), ......
m基于多属性决策判决算法的异构网络垂直切换matlab仿真,异构网络为GSM,TDS,LTE
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 异构网络垂直切换是指在不同的移动通信网络之间进行快速自适应切换的技术。在异构网络中，不同类型的网络可能具有不同的带宽、延迟、信号强度等性能指标，因此在不同的应用场景下，需要采用不同的网络来实现最佳的通信效果。异构网络垂 ......
算法设计与分析
记得在课本上标注... 只是t某根据ppt的臆测而已... # 1. 算法复杂度分析 五大渐近符号 常用求和公式 # 2. 递归、分治策略 写递归式 根据递归式求复杂度 画递归树 **主定理法**：（就是代公式） # 3. 堆、堆排序、二叉搜索树 堆操作及复杂度 扩展堆 # 4. 排序算法 ppt无 ......
深度卷积神经网络（AlexNet）
# 1. AlexNet $2012$ 年，$AlexNet$ 横空出世。使用 $8$ 层卷积神经网络，赢得 $ImageNet\ 2012$ 图像识别挑战赛。 $AlexNet$ 网络结构： 在浏览器上实现了2020年Facebook提出的Neural-Supersampling-for-Real-time-Rendering ......
[算法学习笔记] Tarjan LCA
在讲解之前，我们先来看一道模板题：[Luogu P3379 最近公共祖先（LCA)](https://www.luogu.com.cn/problem/P3379) ### What is LCA LCA,即最近公共祖先。什么意思呢，我们举个例子：  { 2 int result = 0; 3 if (!root) return result; 4 queue<TreeNode*> selected; 5 s ......
快速排序算法
快速排序（Quick Sort）是一种常用的排序算法，它的时间复杂度为 O(nlogn)，是一种效率比较高的排序算法。但是快速排序不是稳定的排序算法。 稳定排序算法是指，如果排序前两个元素相对顺序相同，那么排序后它们的相对顺序仍然相同。而快速排序并不保证相同元素的顺序不发生改变，所以它不是稳定排序算 ......
21.动态规划算法
人工智能时代，各国都在大力研究机器人技术，也制造出各种各样的机器人，比如：为了解决男女失衡而制造的美女机器人，假如你参与了某美女机器人的研发，你在这个项目中要求实现一个统计算法：如果美女机器人一次可以上1级台阶，也可以一次上2级台阶。求美女机器人走一个n级台阶总共有多少种走法。 乍一看，无从下手，不 ......
算法：杨表的相关知识
## 知识点 Knuth的《TAOCP》第三卷中有一些杨表（young tableaux）的介绍。其中比较重要的就是定理A和H。定理A说的是 $n!$ 和 $(P,Q)$有序对是有一一对应的关系的，其中$P,Q$是大小为$n$，形状相同的杨表。定理H说的则是利用hook length计算特定形状杨表 ......
机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案
[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响
[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......
深度学习在智能制造中的挑战与机遇
[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......
【神经网络】基于自注意力机制的深度学习
[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境
[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
LLE算法在自然语言生成中的应用：实现文本到语音的情感迁移
[toc] 自然语言生成(Natural Language Generation,NLP)是人工智能领域的一个分支，它利用大量的文本数据训练出语言模型，从而实现对自然语言的生成和理解。在NLP中，情感迁移(Emotion Transfer)是一个重要的任务，它可以通过对已有文本的情感分析，将其转化为 ......
深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用
[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
基于深度学习的图像识别与目标检测
[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......
【深度学习】神经网络和优化器的关系
[toc] 20. 【深度学习】神经网络和优化器的关系 随着人工智能和机器学习的快速发展，神经网络已经成为深度学习中最重要的技术之一。神经网络是一种基于人工神经网络的模型，其可以自动地学习和适应复杂的数据分布。然而，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此需要优化器来加速训练过程。在本文中， ......
LLE算法的应用场景和案例：详解LLE算法在实际问题中的效果和表现
[toc] 1. 引言 随着深度学习技术的不断发展，神经网络模型在人工智能领域的应用越来越广泛。其中，LLE(Largely Element-wise Linear) 神经网络是一种常用的神经网络模型，其基本思想是通过对输入数据进行大量拼接操作，将数据转换为一组元素级别的线性表示，从而提高模型的泛化 ......
LLE算法在自然语言处理中的应用：从文本到实体识别和关系抽取
[toc] 文章介绍： 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的重要分支，它研究如何将人类语言转化为计算机可理解的格式。NLP的应用非常广泛，从语言翻译、文本摘要到情感分析、信息提取等。其中，实体识别和关系抽取是NLP中非常重要的任务之一。本文将 ......
【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升
[toc] 文章题目：《74. 【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升》 文章摘要：本文介绍了基于深度学习的语音识别和语音合成技术的性能提升，主要从技术原理、实现步骤、应用示例、优化和改进等方面进行深入讲解。 文章目录： 一、引言 二、技术原理及概念 三、实现步骤与流程 四、应用示例 ......
【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类
[toc] 54. 【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类 ## 1. 引言 近年来，深度学习在数据挖掘和分类领域的应用日益广泛。其核心思想是将传统机器学习算法中的数据输入到神经网络中进行多层计算和反向传播，从而得到更准确的预测结果。循环神经网络是深度学习中的一个重要分支，其主要的特点是能够处 ......
智能控制系统中的深度学习：让家居更智能，更聪明
[toc] 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，智能控制系统作为其中的一个重要分支，正在被越来越多地应用在日常生活中。深度学习作为其中的一种关键技术，已经在智能控制系统中发挥着越来越重要的作用。本文将介绍智能控制系统中的深度学习技术，让家居更智能，更聪明。 1.1. 背景介绍 智能控制系统是一种 ......
基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理
[toc] 《基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理》 一、引言 随着人工智能和深度学习技术的快速发展，自动化推理成为了人工智能领域的一个重要研究方向。自动化推理能够提高人工智能系统的性能，降低人工干预的成本，是人工智能领域中的一个重要挑战。图论和计算图模型是自动化推理中非常重要的两个 ......