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Catastrophic Forgetting-EWC: #WORK IN PROGRESS 在 PyTorch 中实现监督与深度 Q 学习...

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简介：
本文介绍了在PyTorch框架下对监督学习和深度Q学习中应用经验重放缓忘(EWC)方法来解决灾难性遗忘问题的初步工作。 弹性体重合并通过结合深度强化学习和监督学习方法来实现终身学习。部分结果表明这种方法的有效性。

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  • Catastrophic Forgetting-EWC: #WORK IN PROGRESS 在 PyTorch 中实现监督与深度 Q 学习...
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    本文介绍了在PyTorch框架下对监督学习和深度Q学习中应用经验重放缓忘(EWC)方法来解决灾难性遗忘问题的初步工作。 弹性体重合并通过结合深度强化学习和监督学习方法来实现终身学习。部分结果表明这种方法的有效性。
     
  • Deep_Matlab：在 MATLAB 中进行无监督深度学习
    优质
    Deep_Matlab是一份教程，专注于使用MATLAB开展无监督深度学习研究与应用。它为科研人员和工程师提供了一个探索数据驱动模型的有效途径。 在 MATLAB 中运行无监督深度学习的脚本 train_deep_k_means.m 以获取示例运行。
     
  • SupContrast: PyTorch中的“监督对比学习”实现（附SimCLR）
    优质
    本文介绍了SupContrast项目，它是在PyTorch框架下实现的监督对比学习代码库，并提供了与SimCLR的相关比较。 SupContrast：监督式对比学习 此库使用CIFAR作为示例来展示以下论文在PyTorch中的实现： 1. 监督式对比学习。 2. 视觉表示的简单框架进行对比学习。 损失函数 损耗函数位于losses.py文件中，它接收features（L2归一化）和labels作为输入，并返回损耗。如果未提供labels，则会退化为SimCLR的形式。 用法： ```python from losses import SupConLoss # 定义带有温度参数`temp`的损失函数 criterion = SupConLoss(temperature=temp) # features: [bsz, n_views, f_dim] # `n_views`是每张图像的不同裁剪数量 # 建议对features进行L2归一化处理。 ```
     
  • Python-利用PyTorch在Atari游戏中实现带经验回放的深度Q学习
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    本项目运用PyTorch框架，在Atari游戏环境中实施了包含经验回放机制的深度Q学习算法，显著提升了智能体的学习效率与性能。 在Atari游戏环境中使用PyTorch实现具有经验回放的深度Q-Learning算法，该方法由Google DeepMind团队公开发布。
     
  • UPFlow_pytorch:基于PyTorch的UPFlow实现（无监督光流学习）
    优质
    UPFlow_pytorch是一款利用PyTorch框架构建的开源代码库，专为实施无监督光流学习算法而设计。该工具通过深度学习方法，在视频序列中自动估计像素级运动矢量，无需人工标注数据，从而显著提高光流计算效率和准确性。 我们提出了一种无监督的学习方法，用于通过改进金字塔网络的上采样过程来进行光流估计。设计了一个自我指导的上采样模块来解决由金字塔层级之间双线性上采样的问题。
     
  • 深度强化学习：在PyTorch中的DQN、SAC、DDPG、TD3等深度RL实现
    优质
    本书深入讲解了如何使用PyTorch框架实现多种深度强化学习算法，包括DQN、SAC、DDPG和TD3，是掌握现代智能决策系统技术的绝佳资源。 使用Pytorch实现的深度强化学习算法列表如下： 关于深入探讨实验结果： - 离散环境：LunarLander-v2 - 连续环境：Pendulum-v0 所涉及的具体算法包括： 1. DQN（Deep Q-Network） 2. VPG（Vanilla Policy Gradient） 3. DDPG（Deterministic Policy Gradient） 4. TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient） 5. SAC（Soft Actor-Critic） 6. PPO（Proximal Policy Optimization） 使用方法： 只需直接运行文件中的相应算法。 在学习这些算法的过程中，由于它们来自不同的来源，因此各个算法之间没有通用的结构。 未来计划：如果有时间，我将为电梯控制系统添加一个简单的强化学习程序，并改进实验结果展示图形。
     
  • PyTorch中的深度学习实战
    优质
    本书专注于使用PyTorch框架进行深度学习实践，涵盖神经网络构建、模型训练及优化等核心内容。适合希望利用Python语言快速开发深度学习应用的读者阅读。 本系列课程涵盖了深度学习中的经典网络架构，并结合计算机视觉与自然语言处理两大核心模块进行原理分析及项目实战。通过通俗易懂的方式讲解CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）模型，使用当下最主流的PyTorch框架来进行实际操作演练。选取当前NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）领域中的经典项目与解决方案进行深入探讨，并基于真实数据集展开详细的网络架构分析及实例应用。课程风格通俗易懂，旨在以接地气的方式引导同学们进入AI领域，并提供所有所需的数据以及项目的源代码支持。
     
  • 实践中的深度学习（PyTorch）
    优质
    《实践中的深度学习（PyTorch）》是一本专注于使用PyTorch框架进行深度学习应用开发的手册，内容涵盖了从基础概念到高级技巧的全面指导。 希望参考《动手学深度学习（Pytorch）》中的d2lzh_pytorch资源。
     
  • 深度Q学习(DQN)
    优质
    深度Q学习（DQN）是一种革命性的强化学习方法，结合了神经网络和经典Q-learning算法，使机器能够通过试错学习进行复杂决策。 通过DQN模型实现机器学习，并进行统计分析。可以尝试一些练习示例来熟悉这一过程。
     
  • Pytorch下DQN_FlappyBird的Q学习实现
    优质
    本项目在PyTorch框架下实现了深度Q网络（DQN）应用于经典游戏Flappy Bird中的Q学习算法，旨在探索强化学习技术解决游戏中智能决策问题。 使用Q学习结合Pytorch版本实现的小鸟游戏（FlappyBird），解压后可以直接运行，并且可以连续运行几十分钟无问题。