labeling-free estimation cdeepfuzz efficient
Density estimation using Real NVP
[TOC] > [Dinh L, Sohl-Dickstein J. and Bengio S. Density estimation using real nvp. ICLR, 2017.](http://arxiv.org/abs/1605.08803) ## 概 一种可逆的 flow, 感觉很 ......
使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）
大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
Feb 2023-Replay Memory as An Empirical MDP: Combining Conservative Estimation with Experience Replay
将 replay memory视为经验 replay memory MDP (RM-MDP)，并通过求解该经验MDP获得一个保守估计。MDP是非平稳的，可以通过采样有效地更新。基于保守估计设计了价值和策略正则化器，并将其与经验回放(CEER)相结合来正则化DQN的学习。 ......
Professional C++阅读笔记 chapter 29 Writing Efficient C++
# chapter 29 Writing Efficient C++ 1. 作者建议将所有class function包括析构函数 但是除了构造函数，都设为virtual的，因为virtual function的开销非常小 2. design 和 algrithm 比语言层面的优化重要太多 3. 在 ......
June 2021-Continuous Transition: Improving Sample Efficiency for Continuous Control Problems via MixUp
本文建议通过对连续transition进行线性插值来合成新的transition用于训练。为了保持构建的transition的真实性，还开发了一个鉴别器来自动指导构建过程 ......
May 2022-Neighborhood Mixup Experience Replay: Local Convex Interpolation for Improved Sample Efficiency in Continuous Control Tasks
提出了邻域混合经验回放(NMER)，一种基于几何的回放缓冲区，用状态-动作空间中最近邻的transition进行插值。NMER仅通过混合transition与邻近状态-动作特征来保持trnaistion流形的局部线性近似。 ......
Event Tables for Efficient Experience Replay
#Abstract 事件表分层抽样(SSET)，它将ER缓冲区划分为事件表，每个事件表捕获最优行为的重要子序列。 我们证明了一种优于传统单片缓冲方法的理论优势，并将SSET与现有的优先采样策略相结合，以进一步提高学习速度和稳定性。 在具有挑战性的MiniGrid域、基准RL环境和高保真赛车模拟器中的 ......
Controllable Guarantees for Fair Outcomes via Contrastive Information Estimation
Gupta U., Ferber A. M., Dilkina B. and Steeg G. V. Controllable guarantees for fair outcomes via contrastive information estimation. AAAI, 2021. 概 本文提 ......
Cluster-GCN An Efficient Algorithm for Training Deep Convolution Networks
Chiang W., Liu X., Si S., Li Y., Bengio S. and Hsieh C. Cluster-GCN: An efficient algorithm for training deep and large graph convolutional networks. ......
2020CVPR_Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement
1. motivation 收到图像编辑软件的启发 2. Contribution （1）无监督 （2）设计图像高阶曲线适应适合像素级映射，通过迭代自身 （3）设计了四个无参考损失函数 3. Network 3.1 DCE-Net DCE-Net： 是由6个Conv2D（3x3）+ relu，分别输 ......
LLaMA（Open and Efficient Foundation Language Models）学习
一、论文学习 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf 0x1：引言 在大语料上训练得到的大语言模型(LLM)已经展示了它们的实力，在few-shot特性展现之后，有一系列的工作都关注于提高这些模型的规模。它们的努力是基于更多的参数可以带来更好的性能的假设之 ......
[State Estimation] 2.2.8 Passing a Gaussian throught a Nonlinearity
将高斯 PDF 通过非线性函数，结果使用高斯变换表示。 这涉及到 linearization 。 问题的定义是有 $\mathbf{x}$ 符合高斯噪声（即已知 $p(\mathbf{x})$），有变换 $g(\cdot): \mathbf{x} \to \mathbf{y}$（即已知 $p(\ma ......
[State Estimation] 4.2.8 Bayes Filter
PF 理解不深，若干年前 coursera 上某门课程做了填空式编程题，仅此而已。 重点应该有二： weight 定义方法； Resampling 方法，减少例子数量，维持系统计算量。 Madow Resampling 图示如下，参考 https://youtu.be/DhxRxG5bSrg?t=1 ......
[State Estimation] 4.2.3 Extended Kalman Filter
   通过非线性 observation model 与 motion model ； 噪声是 ......
Density estimation using real nvp
Density estimation using real nvp 参考资料： 苏剑林. (Aug. 26, 2018). 《细水长flow之RealNVP与Glow：流模型的传承与升华 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/5 ......
Vins-Mono 阅读笔记——estimator
vins_estimator 概述 基本上VINS里面绝大部分功能都在这个package下面，包括IMU数据的处理(前端)，初始化(我觉得可能属于是前端)，滑动窗口(后端)，非线性优化(后端)，关键帧的选取(部分内容)(前端)。我第一次看的时候，总是抱有一个疑问，就是为什么把这么多内容全都放在这一个 ......
19 An efficient and privacy-preserving aggregation scheme for secure smart grid communications
 交流。 1. 论文简介 论文题目：GeoLayout: Geometry Driven Room Layout Estimation Based on Depth Maps of P ......