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让我首先描述一下设置:我们在Unity中有一个自治代理，它的决策基于感知的环境(级别)和一些预定义的值映射参数。我们的目标是在DNN中预先训练代理的参数。
浏览 0提问于2018-10-26得票数 0
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深入的Q-学习，A3C，政策进化的遗传算法，他们都没有学习小行星，或至少表现比人类差得多。根据RL的说法，从最艰难的Atari游戏来看，大部分的焦点都集中在蒙特祖马的复仇上，这显然受到了很少的奖励。然而，我不认为这是小行星(视频)的情况，因为每一颗小行星的射击都会得到奖励。为什么DRL表现那么差？以下是一些报告小行星上的坏结果的论文(有些文章互相引用)：深度强化学习的大规模并行学习方法
基于双Q学
浏览 0提问于2018-02-16得票数 3
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根据维基百科的VP9条目和谷歌的讨论板，VP9同时支持alpha和depth通道。但我多次浏览了libvpx的源代码。毫无疑问，alpha通道就在那里。但在源文件中提到的“深度”一词只出现在AVL树或Marcoblock查找头的深度。发布的VP9视频编解码器真的支持深度通道吗？有人能为我指出在源文件中哪里可以找到描述深度通道的代码行吗？...
浏览 4提问于2014-02-19得票数 0
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我在神经网络和深度学习方面是个新手，我试图创建一个深度学习模型来分类图像。在阅读博客和视频时，一个问题出现在我的脑海中，在互联网上找不到正确的答案。所以这就是在这里发问的主要原因。我的问题是如何生成对未见数据的警报？卡车自行车等
但是我想要为给定的自行车图像生成一个警报，以训练模型。有人能建议我如何在深度学习中实现这一点吗？
浏览 0提问于2018-03-14得票数 -1
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我得到了一组原始数据，并通过一些机器学习技术对其进行建模。经过一些研究，我决定用线性近似的方法。
从方程中可以看出，在井筒的任意深度中，液体的温度都是存在的。我有深度，温度和流量的列表。我必须根据</e
浏览 1提问于2018-08-13得票数 0
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有没有做过用深度学习技术分析视频帧序列的工作？
我的意思是“分析”，我的意思是，为了分类或预测某件事而记住它们(例如，考虑到视频的前10帧，模型就能得出某种结论)。
浏览 0提问于2018-12-24得票数 0
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为什么视频分类仍然不那么准确？
、、、、
我想知道，随着深度学习的到来，许多与图像相关的任务已经被解决到接近人类精度的程度，比如分类、目标检测等，但是在视频中，传统的方法仍然与深度学习方法相比，两者都不太好。我想了解的是，用视频来理解它们会让事情变得更加困难。
浏览 0提问于2017-02-13得票数 0
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我是学生，在python上还是新手，我需要在我们的领域中使用深度神经网络，这与深度学习没有直接关系，但我们可以用深度学习来优化这些错误。上一次我尝试用python工作，但是我发现我需要很长的时间从头开始学习python。我们几乎所有的东西都使用Matlab，我很好地掌握了它。我决定搬回matlab，利用那里的深度学习。我的问题是，有谁有任何视频或教程，我可以跟随，以了解有多深的学习Matlab？
提前谢谢你。
浏览 5提问于2019-10-12得票数 0
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Vimeo深度播放器的参数
、、、、
我正在使用Vimeo深度播放器()进行容量视频--只是为了一个爱好/出于好奇--我想知道更多关于我们在视频描述中使用的参数(比如这个视频：) --我搜索了它，但是我找不到任何支持的参数的描述。这里有人知道在哪里能找到这样的描述吗？
谢谢!
浏览 1提问于2019-01-05得票数 0
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我知道我可以提取云和深度帧(使用骨架NUI的一些方法隔离身体)，但我不知道如何从这个矩阵计算体积值。导出卷块会有什么帮助吗？
浏览 0提问于2013-12-19得票数 2
为了帮助解决这个问题，我正在学习 Laravel包是如何工作的。我想知道的是，我是否可以限制父类别的深度(即最大根树的深度)设置为任意限制(例如5)，如下所示：|__ Category 2 |__ Category 5
根据上面的描述...制定雄辩的模型规则的推荐方法是什么-其中我可以指定一个整数值作为最大类别深度(max。根树深度)？然后，可能会捕获一个异
浏览 3提问于2017-05-05得票数 0
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面向CNN的面部表情识别数据准备
、、、、
我对面部表情识别这一领域非常陌生，目前我正通过深度学习，特别是CNN，对此进行研究。我在准备和/或预处理我的数据方面有一些问题。我已经分割了正面面部表情的视频(例如，根据他/她的注解，一个人表达快乐情绪的2-3秒视频)。
备注：我的参与者展示的表情强度很低(不是夸张的表达/微表达)。通用问题：现在，我该如何准备我的数据，以便在CNN进行培训(我有点依赖于使用深度学习图书馆( TensorFlow) )？问题1：我读过一些基于深度</
浏览 6提问于2016-05-26得票数 3
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情况如下：
我有一个文档数据集，我已经根据它们的主题手动分配给(地面)集群。然后，我使用层次聚集聚类(HAC)自动对同一数据集进行聚类。我现在试图使用对计数f测度来评估HAC集群( Darius Pfitzner，Richard Leibbrandt & David Power在描述和评估对聚类的相似性度量中描述了这一点)。然而，我面临的问题是，我的手动集群生成了扁平的集群(因此集群之间没有任何关系)，而HAC发现的集群是分层的。因此，在查看树状图时，根据您选择的深度(水平线)，
浏览 4提问于2014-02-22得票数 1
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我在大学时学过统计学学习理论。特别是最近的PAC学习、VC维数、一致收敛等。我和Vapnik一起观看了这次谈话，他声称深度学习本质上是一种“bla bla解释”，并声称“每一个问题都可以用统计学习理论解决。”
我对此感到很困惑。我不知道如何将统计学习理论应用于实际问题。例如，如果假设类H是PAC可学习的，或者换句话说，如果它有有限的VC维，我该如何检查呢？
浏览 0提问于2018-11-29得票数 2
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