8.9 经验池实现和神经网络更新

二向箔不会思考 2023-01-13 03:36:47

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8.9 经验池实现和神经网络更新	介绍PPO算法核心部分的编程实现，重点介绍代理函数的构造

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1. 文章信息本次介绍的文章是2022年发表在EngineeringApplications of Artificial Intelligence上的一篇关于火灾检测的文章，作者团队来自清华大学。2. 摘要火灾是威胁公共安全和社会发展的最常见的突发事件之一。近年来，以卷积神经网络为代表的智能火灾探测技术受到了学术界和工业界的广泛关注，大大提高了火灾探测的精度。然而，基于C...

脉冲神经网络与TrueNorth芯片结合，实现低功耗、高能效的边缘AI语音处理，支持实时翻译与多模态交互，具备优异的能效比和抗噪能力。

本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理及其在图像分类任务中的应用。内容涵盖卷积操作的泛化应用、下采样方法（如平均池化与最大池化）、CNN的构建流程、自定义模块的实现方式、模型训练与评估方法以及模型优化策略。通过结合PyTorch框架的实际代码示例，展示了如何从基础模型构建到复杂自定义网络的实现，并讨论了提升模型性能的多种手段。最后，文章总结了CNN的发展前景，并提供了详细的对比表格和流程图以帮助读者更好地理解相关内容。

本文深入介绍了深度学习与卷积神经网络（CNN）的基础知识和核心架构，涵盖梯度消失、过拟合等常见问题及其解决方案，详细解析了卷积层、池化层和全连接层的工作原理，并结合Keras框架演示了CNN模型的构建、编译、训练、评估与预测全过程。通过实例代码和流程图，帮助读者快速掌握CNN在图像识别等任务中的应用方法。

在光声成像中，由于组织的吸收和扩散等引起的超声波衰减、由声速变化引起的相位偏差以及与声衰减相关的信号波形展宽都会降低图像的空间分辨率，针对该问题，提出一种基于深度学习的声学特性非均匀组织图像重建方法。通过将深度梯度下降（deep gradient descent，DGD）网络与U-Net相结合构建声伪影去除网络（acoustic artifacts removal network，AAR-Net）。DGD模块利用梯度信息减少非均匀声学特性对重建图像质量的影响，实现信号域到图像域的转换。

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