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强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。在强化学习的世界里, 算法称之为Agent, 它与环境发生交互,Agent从环境中获取

物体检测-Faster-Rcnn、原理+实战,你见过最接地气的课程。课程首先讲解物体检测的初期算法,对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法,对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读,对于框架的选择,大家可以看需求而

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