普通人如何通过训练大幅提高自己的决策能力?

2024-03-25 22:20

本文主要是介绍普通人如何通过训练大幅提高自己的决策能力?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

(转载)https://www.zhihu.com/question/49602855/answer/117017609

作者:高太爷
链接:https://www.zhihu.com/question/49602855/answer/117017609
来源:知乎
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。


这篇关于普通人如何通过训练大幅提高自己的决策能力?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/846410

相关文章

EasyPlayer.js网页H5 Web js播放器能力合集

最近遇到一个需求,要求做一款播放器,发现能力上跟EasyPlayer.js基本一致,满足要求: 需求 功性能 分类 需求描述 功能 预览 分屏模式 单分屏(单屏/全屏) 多分屏(2*2) 多分屏(3*3) 多分屏(4*4) 播放控制 播放(单个或全部) 暂停(暂停时展示最后一帧画面) 停止(单个或全部) 声音控制(开关/音量调节) 主辅码流切换 辅助功能 屏

MiniGPT-3D, 首个高效的3D点云大语言模型,仅需一张RTX3090显卡,训练一天时间,已开源

项目主页:https://tangyuan96.github.io/minigpt_3d_project_page/ 代码:https://github.com/TangYuan96/MiniGPT-3D 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.01413 MiniGPT-3D在多个任务上取得了SoTA,被ACM MM2024接收,只拥有47.8M的可训练参数,在一张RTX

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering)

Spark MLlib模型训练—聚类算法 PIC(Power Iteration Clustering) Power Iteration Clustering (PIC) 是一种基于图的聚类算法,用于在大规模数据集上进行高效的社区检测。PIC 算法的核心思想是通过迭代图的幂运算来发现数据中的潜在簇。该算法适用于处理大规模图数据,特别是在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛应用。Spa

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式

SigLIP——采用sigmoid损失的图文预训练方式 FesianXu 20240825 at Wechat Search Team 前言 CLIP中的infoNCE损失是一种对比性损失,在SigLIP这个工作中,作者提出采用非对比性的sigmoid损失,能够更高效地进行图文预训练,本文进行介绍。如有谬误请见谅并联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录

Detectorn2预训练模型复现:数据准备、训练命令、日志分析与输出目录 在深度学习项目中,目标检测是一项重要的任务。本文将详细介绍如何使用Detectron2进行目标检测模型的复现训练,涵盖训练数据准备、训练命令、训练日志分析、训练指标以及训练输出目录的各个文件及其作用。特别地,我们将演示在训练过程中出现中断后,如何使用 resume 功能继续训练,并将我们复现的模型与Model Zoo中的

多云架构下大模型训练的存储稳定性探索

一、多云架构与大模型训练的融合 (一)多云架构的优势与挑战 多云架构为大模型训练带来了诸多优势。首先,资源灵活性显著提高,不同的云平台可以提供不同类型的计算资源和存储服务,满足大模型训练在不同阶段的需求。例如,某些云平台可能在 GPU 计算资源上具有优势,而另一些则在存储成本或性能上表现出色,企业可以根据实际情况进行选择和组合。其次,扩展性得以增强,当大模型的规模不断扩大时,单一云平

PRN(20201231):驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理

王建强, 郑讯佳, 黄荷叶. 驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理[J]. 中国公路学报, 2020, v.33;No.200(04):159-172. 观点: 为提升智能汽车的自主决策能力,使其能够学习人的决策智慧以适应复杂多变的道路交通环境,需要揭示驾驶人决策机制。 依据: 物理学中常用最小作用量原理解释自然界(包括物理和生物行为)极值现象。同时,最小作用量原理还用于解释蚂蚁在觅

7. 深度强化学习:智能体的学习与决策

引言 深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势,通过智能体与环境的交互,使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色,推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法(如DQN、策略梯度法),以及其在实际应用中的成功案例。 1. 强化学习的基本框架 强化学习是机器学习的一个分支,专注于智能体在与环境的交互过程中,学

神经网络训练不起来怎么办(零)| General Guidance

摘要:模型性能不理想时,如何判断 Model Bias, Optimization, Overfitting 等问题,并以此着手优化模型。在这个分析过程中,我们可以对Function Set,模型弹性有直观的理解。关键词:模型性能,Model Bias, Optimization, Overfitting。 零,领域背景 如果我们的模型表现较差,那么我们往往需要根据 Training l

如何创建训练数据集

在 HuggingFace 上创建数据集非常方便,创建完成之后,通过 API 可以方便的下载并使用数据集,在 Google Colab 上进行模型调优,下载数据集速度非常快,本文通过 Dataset 库创建一个简单的训练数据集。 首先安装数据集依赖 HuggingFace datasetshuggingface_hub 创建数据集 替换为自己的 HuggingFace API key