AI学习笔记_第6页-阿里云

阿里云高校计划视觉AI五天训练营D1学习笔记

视觉生产技术定义：通过一个/一系列视觉过程，产出新的视觉表达。精细理解 1）识别：知道是什么 2）检测：识别+知道在哪儿 3）分割：识别+检测抠图拓展：部分抠图，动态抠图，细节抠图（过程中进行了生成），反向抠图视觉生成：从无到有过程：特征化-规划-行动-调优-可视化例子（印象深...

阿里云高校计划视觉AI五天训练营 Day01 学习笔记

视觉生产技术探索与应用视觉生产定义视觉生产定义，分为两类视觉理解和视觉产生，视觉理解就是常见的检测，分割，而视觉产生可以理解为如何产生视觉，即通过一个、一系列视觉过程，产出新的视觉表达。在这里的产出，指的是和输入不一样的人或机器能感知到的视频，而不是标签或特征。视觉生产有以下分类，生成...

AI情绪鼓励师模型微调实操教学

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“达摩院视觉AI技术应用探索”学习笔记

视觉生产技术这是2020.8.24开始的视觉AI训练营第一天的打卡内容，这篇学习笔记是对视频内容的复制。通过今天的学习，我重新认识了AI在图像领域（或者说视觉领域）的应用。之前的我只是学习深度学习，包括图像识别等。现在我了解了如何将AI应用到生成图像中去。一、定义和分类定义：通过一个/一系列视...

阿里云高校计划视觉AI五天训练营 Day01 学习笔记

Day 01 作者：第五组邓佳阳打卡截图前言第一次看到阿里云的在家实验计划是在年初，因疫情原因赋闲在家，于是本人非常兴奋的上去领（bai piao）了一个长达半年，性能还蛮不错的ECS实例。时间一转到了八月，在阿里云大学界面看到了人工智能ACA的链接由黑转橙（去年考了云计算和大数据的ACA，...

视觉AI技术应用探索学习笔记

定义通过一个/一系列视觉过程，产生新的视觉表达分类生成：从0到1 扩展：从1到N 摘要：从N到1(把主要的信息浓缩起来) 升维：从An到An+1 增强/变换:从A到B 插入/合成: A+B = C 擦除: A-B=C 基础通用框架五个关键维度视觉生产要满足5个规范要求才是一个好的视觉满足...

AI学习笔记——强化学习之Model-Free Prediction--解决未知环境下的预测问题

前面关于强化学习的文章中介绍了MDP，动态规划的方法对MDP问题的V函数进行评估和求最优策略。然而现实问题中，往往很多时候环境是未知的。那么这篇文章就介绍一下在未知环境下用Model Free的方法预测MDP。 1. Monte-Carlo （蒙特卡洛）策略估计 Monte-Carlo(MC)方法广...

AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)解决MDP(2)

求解最优MDP实际上就是找到最佳策略(Policy)π来最大化来最大化V函数(Value Function)。公式一 1. 策略估算(Policy Evaluation) 在MDP问题中，如何评估一个策略的好坏呢？那我们就计算这个策略的V函数（值函数），这里我们又要用到之前文章中提到的Bellma...

AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)解决MDP(1)

我们介绍过MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)以及什么是最优MDP，甚至从强化学习的角度介绍了DQN，Q-learning, Sarsa 等求解最优MDP方法，但是要深入理解强化学习，必须了解背后支持的理论基础。动态规划(Dynamic programming)...

AI学习笔记——深度Q-Learning(Deep Q-Learing(DQN))

之前的文章介绍了Q-learning, 介绍了深度学习(Deep Learning)，DQN顾名思义就是将两者结合起来。DeepMind公司也就是用DQN从玩各种电子游戏开始，直到训练出阿尔法狗打败了人类围棋选手。本文就简单地介绍一下DQN的基本概念。 1. Q-Learning 和深度学习回顾 ...

AI学习笔记——求解最优MDP

上一篇文章介绍了MDP的基本概念，但是我们更关心的是如何寻找到最佳的路径解决MDP问题。MDP过程中，可以有无数种策略(policy)，找到最佳的路径实际上就是找到最佳的Policy 来最大化V函数(Value Function)或者Q函数(Action-Value Function)。用数学表达...

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更新时间 2024-04-29 22:20:10

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依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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