人工智能 × 教育学
- Continual Learning: Mitigating catastrophic forgetting in neural networks
- Graph Neural Networks: Hierarchical GNN for structured data
- Trajectory Prediction: Autonomous driving scene understanding
- Efficient ML: Edge AI and model compression
毕业设计 | Python + PyTorch | CVPR 2025 复现
复现CVPR 2025论文《Replay Compression for Class-Incremental Learning》(arXiv:2503.18371v1),受认知心理学间隔效应启发,实现View-Batch Replay机制缓解神经网络灾难性遗忘。
- 论文复现: 完整实现View-Batch Replay采样机制、渐进式数据增强、KL散度一致性损失
- 改进探索: 测试不同aug_repeat参数和多种渐进式增强策略,发现高斯噪声效果最佳
- 实验结果: CIFAR-10类增量学习,准确率从71.67%提升至72.97%,遗忘率降低50.8%
- 关键词: Continual Learning, Catastrophic Forgetting, Self-supervised Learning
强化学习 | Python + C++ + PyTorch
基于AlphaZero范式构建中国象棋博弈AI。
- 系统架构:多进程生产者-消费者架构,自我对弈数据收集与网络训练并行
- 网络设计:ResNet双头网络,7层残差块,策略头输出2086维走法概率
- MCTS:PUCT算法,2000次playout,Dirichlet Noise增强探索
自动驾驶 | Python + PyTorch Geometric
复现Waymo VectorNet论文,层次化图神经网络+Transformer实现轨迹预测。
- GNN编码器:SubGraph消息传递网络聚合折线特征,3层GraphLayerProp
- Transformer:Multi-Head Self-Attention建模代理间交互,Masked Softmax处理变长序列
- 实验结果:Argoverse数据集,20帧历史→30帧预测,minADE=2.637, minFDE=6.992
- 📧 Email: 2835817201@qq.com
- 📝 Blog: waferen.github.io
- 🏫 Location: 南京师范大学仙林校区
"Education is not the filling of a pail, but the lighting of a fire." —— William Butler Yeats
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