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基于TVM的ARM GPU移动深度学习优化方法（CPP）

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简介：
本研究探讨了在ARM GPU上利用TVM框架进行移动深度学习模型的性能优化技术，通过C++实现，旨在提升计算效率与资源利用率。 利用TVM优化ARM GPU上的移动深度学习可以显著提升模型的执行效率和性能。TVM提供了针对不同硬件平台的高度定制化解决方案，特别适用于资源受限的移动设备环境。通过对ARM GPU架构的具体分析与适配，TVM能够生成高效的计算代码，从而加速深度学习任务在移动端的应用。

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  • 基于TVM的ARM GPU移动深度学习优化方法（CPP）
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    本研究探讨了在ARM GPU上利用TVM框架进行移动深度学习模型的性能优化技术，通过C++实现，旨在提升计算效率与资源利用率。 利用TVM优化ARM GPU上的移动深度学习可以显著提升模型的执行效率和性能。TVM提供了针对不同硬件平台的高度定制化解决方案，特别适用于资源受限的移动设备环境。通过对ARM GPU架构的具体分析与适配，TVM能够生成高效的计算代码，从而加速深度学习任务在移动端的应用。
     
  • 基于深度强化学习的移动机器人导航控制方法
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    本研究提出了一种创新的移动机器人导航控制方案，采用深度强化学习技术优化路径规划与避障策略，在复杂环境中实现高效自主导航。 本段落提出了一种基于深度强化学习的端到端控制方法，旨在解决移动机器人在未知环境下的无图导航问题。该方法使机器人仅通过视觉传感器捕捉的RGB图像以及与目标之间的相对位置信息作为输入，在没有地图的情况下完成导航任务并避开障碍物。实验结果显示，采用此策略的学习型机器人能够快速适应新的陌生场景，并准确到达目的地，无需任何人工标记辅助。相比传统的离散控制深度强化学习方法，基于本段落提出的方法，机器人的平均收敛时间减少了75%，在仿真环境中成功实现了有效的导航功能。
     
  • TVM在RK3588 GPU上的深度学习推理框架完整代码
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    本项目提供基于RK3588 GPU的TVM深度学习推理框架完整实现代码，支持高效部署各类神经网络模型。 1. 嵌入式设备RK3588-GPU的使用 2. 深度学习框架：TVM 3. 使用TVM与RK3588-GPU加速模型推理 3.1 ONNX模型转换 3.2 TVM调用转换后的模型
     
  • 基于深度强化学习的SDN路由优化方法及源码
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    本项目提出了一种创新性的基于深度强化学习技术的软件定义网络（SDN）路由优化方案，并提供开源代码。该方案能够有效提高网络性能，适应复杂多变的网络环境。 乔治·斯坦帕（Giorgio Stampa）、玛塔·阿里亚斯（Marta Arias）、大卫·桑切斯-查尔斯（David Sanchez-Charles）、维克多·芒特斯-穆勒（Victor Muntes-Mulero）和阿尔伯特·卡贝洛斯（Albert Cabellos）在他们的研究中设计并评估了一种可以优化路由的深度强化学习代理。该代理能够根据当前网络流量状况自动调整，提出个性化的配置方案以降低网络延迟。实验结果显示了其具有非常有前途的表现，并且相较于传统的优化算法，在操作上也具备显著优势。
     
  • 基于深度强化学习的移动边缘计算中的计算卸载调度方法
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的算法，旨在优化移动边缘计算环境下的计算任务卸载决策，有效提升资源利用率和用户体验。 为了应对移动边缘计算环境中具有依赖关系的任务卸载决策问题，本段落提出了一种基于深度强化学习的调度方法，旨在最小化应用程序执行时间。该任务调度过程被建模为马尔可夫决策过程，并利用序列到序列深度神经网络来表示其调度策略。通过近端策略优化（PPO）技术对该模型进行训练以提升性能。实验结果表明，所提出的方法具有良好的收敛性，在各种环境下的表现均优于六种对比的基线算法，这证明了该方法的有效性和可靠性。
     
  • 基于深度学习的CNN风格迁移实现方法
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    本研究探讨了利用深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）进行图像风格转换的方法。通过分析内容与风格之间的分离机制，提出了一种创新性的算法来实现在保留原图内容的同时转移目标艺术作品的视觉风格。 这份文件是我本学期人工智能前沿课程的作业，使用深度学习方法实现输入一张风格图（例如梵高系列名画）和一张个人任意照片后，输出融合了风格图的样式和个人照片内容的新图像。
     
  • 深度学习优化算法全解
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    《深度学习优化算法全解》一书全面解析了深度学习中的关键优化技术，涵盖了从基础概念到高级策略的知识体系，旨在帮助读者深入理解并有效应用这些算法。 深度学习中的优化算法包括多种梯度下降方法及其衍生的优化器。常见的三种基本梯度下降方法有：批量梯度下降、随机梯度下降以及小批量梯度下降。除此之外，还有一些改进型的优化算法如动量法、Nesterov加速梯度法、Adagrad、Adadelta、RMSprop和Adam等。 这些算法在实践中各有优缺点，并且可以通过可视化工具来帮助理解它们的工作原理及性能表现，从而更好地选择适合特定问题需求的最佳优化器。对于经典的随机梯度下降（SGD），通过结合上述提到的改进技术可以显著提升其训练效率与模型泛化能力。
     
  • 基于深度强化学习与动态窗口方法的移动机器人路径规划.pdf
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    本文探讨了结合深度强化学习和动态窗口法进行移动机器人路径规划的方法，旨在提高导航效率及避障能力。 本段落探讨了移动智能机器人技术的发展与应用，并着重讨论了在复杂、动态环境中移动机器人的探索问题。路径规划算法是实现自主导航的关键技术之一，能够解决从起点到目标点的最快速度及最短距离的问题。文章提出了一种结合深度强化学习和动态窗口法的路径规划方法，旨在为机器人找到一条无碰撞且最优的行进路线。
     
  • 调度策略优化的深度强化学习算法
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的创新算法，专门用于优化复杂系统中的调度策略。通过模拟和迭代学习过程，该方法能够自动发现并实施高效的资源分配方案，显著提升系统的运行效率与性能稳定性。 深度强化学习的调度策略优化算法可以通过研究项目“walk_the_blocks”来进一步探索。该项目致力于通过深度强化学习技术改进调度策略，并提供了一种新颖的方法来解决复杂系统的资源分配问题。
     
  • 基于Python的德州扑克AI深度强化学习算法优化
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    本研究探讨了使用Python实现的深度强化学习技术在德州扑克人工智能中的应用与改进，旨在提升算法决策效率和游戏策略智能化水平。 【作品名称】：基于Python深度强化学习的德州扑克AI算法优化 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本论文所设计的agent位于实验环境agentsDeepCFRagent3.py，是由DeepCFRagent改进来的agent，在实验中，我们与CFR、CFR+、MCCFR和DeepCFR进行对比。在Limit leduc holdem poker和Nolimit leduc holdem poker环境中采用exploitability（衡量算法与纳什均衡的距离）作为评估指标；由于Limit holdem poker环境过大，因此使用与RandomAgent作战的reward作为评估指标。