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策略梯度搜索：不使用搜索树的在线规划和专家迭代 | 技术头条

蒙特卡罗树搜索（MCTS）在Go和Hex等游戏中实现最大测试时间性能的价值早已为人所知。...最近的研究表明，在许多经典的棋盘类游戏中，通过专家迭代算法将规划方法纳入强化学习智能体的训练，可以使用纯RL方法实现最好的性能。但是，MCTS构建一个显式搜索树，每个节点会存储其访问数和估计值。...3）Monte Carlo Tree Search（MCTS）：蒙特卡罗树搜索是一种随时可用的最佳树搜索算法。它使用重复的游戏模拟来估计状态值，并使用更优的游戏策略进一步扩展搜索树。...在专家迭代算法的框架中使用PGS时，PGS在训练期间也很有效，该算法在不使用搜索树的情况下，训练了第一个有竞争力的Hex代理tabula rasa。...相比之下，该算法比类似的强化学习算法和使用MCTS专家的专家迭代算法性能要好。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.2 搜索和推荐中的匹配模型

接下来，我们概述搜索和推荐中的匹配模型，并介绍潜在空间中的匹配方法。 2.2.1 搜索中的匹配模型当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。...这符合以下事实：将query独立提交给搜索系统，使用query words检索与query关联的文档，并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。...2.2.3 潜在空间中匹配如第1节所述，在搜索和推荐中进行匹配的基本挑战是来自两个不同空间（查询和文档以及用户和项目）的对象之间的不匹配。...在不失一般性的前提下，让我们以搜索为例。图2.2说明了潜在空间中的query-文档匹配。存在三个空间：query空间，文档空间和潜在空间，并且query空间和文档空间之间存在语义间隙。...在潜在空间中使用不同类型的映射函数（例如，线性和非线性）和相似性度量（例如，内积和欧几里得距离）会导致不同类型的匹配模型。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

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《搜索和推荐中的深度匹配》——1.1搜索和推荐

如今，两种类型的信息访问范例，即搜索和推荐，已广泛用于各种场景中。在搜索中，首先会对文档（例如Web文档，Twitter帖子或电子商务产品）进行预处理并在搜索引擎中建立索引。...此后，搜索引擎从用户那里进行查询（多个关键字）。该查询描述了用户的信息需求。从索引中检索相关文档，将其与查询匹配，并根据它们与查询的相关性对其进行排名。...这里的“受益人”是指在任务中要满足其利益的人。在搜索引擎中，通常仅根据用户需求创建结果，因此受益者是用户。在推荐引擎中，结果通常需要使用户和提供者都满意，因此受益者都是他们。...例如，某些搜索引擎将搜索结果与付费广告混合在一起，这对用户和提供者都有利。至于“偶然性”，这意味着常规搜索更多地关注明显相关的信息。另一方面，常规建议可以提供意想不到但有用的信息。 ?...表1.1：搜索和推荐的信息提供机制

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《搜索和推荐中的深度匹配》——经典匹配模型 2.1 匹配学习

经典匹配模型已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。...除了搜索和推荐外，它还适用于其他应用，例如释义，问题解答和自然语言对话。本节首先给出学习匹配的正式定义。然后，它介绍了传统学习以匹配为搜索和推荐而开发的方法。最后，它提供了该方向的进一步阅读。...两个对象x和y及其关系可以用一组特征 Φ（x，y）来描述。匹配函数f（x，y）可以是特征的线性组合：其中w是参数向量。它也可以是广义线性模型，树模型或神经网络。...我们使用 f（x，y+）和 f（x，y−）分别表示匹配模型f给出的（x，y+）和（x，y−）的匹配度。...例如，在搜索中，排序函数 g（x，y）可能包含有关x和y之间关系的特征，以及x上的特征和y上的特征。相反，匹配函数 f（x，y）仅包含有关x和y之间关系的特征。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——1.2 搜索和推荐中匹配统一性

图1.1说明了搜索和推荐的统一匹配视图。共同的目标是向用户提供他们需要的信息。 ? 图1.1：搜索和推荐中匹配的统一视图搜索是一项检索任务，旨在检索与查询相关的文档。...更正式地说，搜索和推荐中的匹配都可以视为构建匹配模型f：X×Y →R，该模型计算两个输入对象x和y之间的匹配程度，其中X和Y表示两个对象空间。...X和Y是搜索中查询和文档的空间，或推荐中用户和项目的空间。在图1.1的统一匹配视图下，我们使用信息对象一词来表示要检索/推荐的文档/项目，并使用信息来表示相应任务中的查询/用户。...随着深度学习技术的使用，用于搜索和推荐的匹配模型在架构和方法上更加相似，这体现在这些技术上：将输入（查询，用户，文档和项目）嵌入为分布式表示，结合神经网络组件来表示匹配函数，并以端到端的方式训练模型参数...因此，为了开发更先进的技术，有必要并且有利的是采用统一的匹配视图来分析和比较现有的搜索和推荐技术。搜索和推荐中的匹配任务在实践中面临着不同的挑战。

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Python字符串的匹配和搜索

如果你想以迭代方式返回匹配，可以使用 finditer()方法来代替，比如： >>> text = 'Today is 07/08/2018, PyCon starts 03/13/2013' >>>...print(m.group()) ... ... 07/08/2018 03/13/2013 总结上面主要讲解了一下利用re模块进行字符串的匹配和搜索的基本用法，核心方法就是先使用re.compile...()编译你想匹配的正则表达式字符串内容，然后再使用match(),findall()和finditer()方法的结合使用。...，如果你打算做大量的匹配和搜索操作的话，最好先编译正则表达式，然后再重复使用它。...模块级别的函数会将最近编译过的模式缓存起来，因此并不会消耗太多的性能，但是如果使用预编译模式的话，你将会减少查找和一些额外的处理损耗。

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迭代器和增强for的使用

迭代器和增强for 迭代器是什么？...迭代器是帮助遍历集合的类它是一个接口迭代器演示迭代器的演示迭代器的创建集合.iterator(); 返回一个Iterator 遍历时删除修改，会引发并发修改异常异常：ConcurrentModificationException...产生原因：在迭代器遍历集合的时候，如果使用集合对象增删集合元素，就会出现并发修改异常解决异常如果要删除元素，可以使用迭代器的remove()方法如果要添加元素，迭代器里面没有提供添加的方法。...如果要用需要使用另一个迭代器ListItr //删除演示： //创建Arraylist 集合 ArrayList list = new ArrayList(); //添加集合 list.add...，增强for，增强for它的实现就是用的迭代器增强for使用比迭代器简单增强for底层是迭代器，当在遍历时删除修改，也会出现并发异常作用遍历集合获取每个元素格式 for(元素类型元素名 :

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.3 搜索中的潜在空间模型

接下来，我们以潜在空间为基础介绍匹配模型。【1】中找到了搜索中语义匹配的完整介绍。...具体来说，我们简要介绍了在潜在空间中执行匹配的代表性搜索方法，包括偏最小二乘（PLS）【2】，潜在空间中的规则化匹配（RMLS）【3】，以及监督语义索引（SSI）【4】【5】。...让我们考虑使用方程 (2.4) 中的匹配函数 f (q, d)。...∣⋅∣和∣∣⋅∣∣分别表示 l1 和 l2 范数。请注意，正则化是在行向量上定义的，而不是在列向量上定义的。使用 l2 范数是为了避免结果太小。 RMLS中的学习也是一个非凸优化问题。...因此，匹配函数变为：单位矩阵的添加意味着 SSI 在使用低维潜在空间和使用经典向量空间模型 (VSM) 之间进行权衡。矩阵 W 的对角线对出现在query和文档中的每项给出一个分数。

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.5 延伸阅读

Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法，即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。...【7】提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。...【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。在推荐方面，除了引入的经典潜在因子模型外，还开发了其他类型的方法。...例如，可以使用预先定义的启发式在原始交互空间上进行匹配，例如基于项目的 CF【12】和统一的基于用户和基于项目的 CF【13】。...还可以使用概率图模型【16】对用户-项目交互的生成过程进行建模。为了结合各种辅助信息，例如用户配置文件和上下文，除了引入的 FM 模型外，还利用了张量分解【17】和集体矩阵分解【18】。

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深度学习在视觉搜索和匹配中的应用

视觉搜索以及所需的训练数据深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像中物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片，这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...这可以找到不同大小的物体。我们开发了一种“refining”搜索的交互式方法，使得匹配不只是基于单个片段，而是基于多个片段。...我们可以选择再运行一次迭代搜索，通过选择更多的我们满意的片段，并再次运行排序： ? ? 船只仍在前100名之列，这是一个好迹象。请注意，我们之前标记为满意的片段不再出现在交互式细分中。...从排序到匹配迭代方法的结果是对880万个片段进行排序，基于在交互细化过程中选择的片段的平均相似距离。理想情况下，应该有个边界，前N个片段包含船只，剩下的片段是没有的。...匹配树木用同样的重复的过程来匹配树木树，得到一个像这样的匹配： ? 放大，看起来是这样： ? ? 同样，这个匹配并不完美，但它为进一步的工作提供了一个良好的起点。

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Scala 枚举的使用和探索（译）

Scala 枚举示例和特性枚举（Enumerations）是一种语言特性，对于建模有限的实体集来说特别有用。一个经典的例子是将工作日建模为一个枚举：每个七天都有一个值。...下面的示例将在没有任何警告的情况下编译，但是在对周一和周日以外的工作日匹配时会抛出scala.MatchError异常： def nonExhaustive(weekday: Weekday.Value...:( ") } } 在Scala中，我们严重依赖于编译器强大的类型系统，使用这种方法，编译器不能找到非穷尽模式匹配子句，也不能对不同的枚举使用重载方法。...Scala枚举实现，它提供了详尽的模式匹配警告。...我的两个建议是：如果您不想依赖于外部库，就使用sealed hierarchies 使用enumeratum，因为它提供了这里提到的所有特性枚举特性总结详尽的模式匹配没有类型擦除安全的序列化/

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迭代器与 for of的使用和原理

(比如错误使用其他循环中的变量)，ES6 提供了迭代器和 for of 循环共同解决这个问题。...，但有的时候不仅需要使用值还需要使用索引，ES6 为数组、Map、Set 集合内建了以下三种迭代器： entries() 返回一个遍历器对象，用来遍历[键名, 键值]组成的数组。...keys() 和 values() 返回的是相同的迭代器，这也意味着在 Set 这种数据结构中键名与键值相同。...而且每个集合类型都有一个默认的迭代器，在 for-of 循环中，如果没有显式指定则使用默认的迭代器。...数组和 Set 集合的默认迭代器是 values() 方法，Map 集合的默认迭代器是 entries() 方法。

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SQL 通配符：用于模糊搜索和匹配的 SQL 关键技巧

SQL通配符字符通配符字符用于替代字符串中的一个或多个字符。通配符字符与LIKE运算符一起使用。LIKE运算符用于在WHERE子句中搜索列中的指定模式。...，如果括号内的任何字符都匹配。...任何通配符，如 % 和 _，都可以与其他通配符一起使用。...的客户： SELECT * FROM Customers WHERE CustomerName LIKE '_r%'; 没有通配符如果没有指定通配符，短语必须精确匹配才能返回结果。...t 可以找到 hot、hat 和 hit [] 表示括号内的任何单个字符 hoat 可以找到 hot 和 hat，但不会找到 hit ! 表示括号内不在括号内的任何字符 h!

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LeetCode - 二叉搜索树的范围和

range-sum-of-bst/ 题目描述：给定二叉搜索树的根结点...root，返回 L 和 R（含）之间的所有结点的值的和。...二叉搜索树保证具有唯一的值。...解题思路：根据二叉搜索树的特质，...遍历二叉搜索树。

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使用PHP迭代表示二叉树的查找

先用一个数组表示一个二叉树搜索树，也就是一个排好序的二叉树，其中左子结点<根结点<右子结点利用结构数组的形式来表示，id , left , right 代表结点id ，左子树，右子树下面这个二维数组...left'=>0,'right'=>0,'data'=>'test2']; $data[]=['id'=>1,'left'=>0,'right'=>0,'data'=>'test3']; 转换成成多维的树结构...[left] => [right] => [data] => test2 ) [data] => test ) 使用迭代的方式来查找...，如果值比当前结点小，就把左子树赋给当前树，如果大就把右子树赋给当前树 function find($tree,$id){ while(is_array($tree)){ if

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二叉搜索树的范围和

题目给定二叉搜索树的根结点 root，返回 L 和 R（含）之间的所有结点的值的和。二叉搜索树保证具有唯一的值。...最终的答案保证小于 2^31。题解二叉搜索树的特点是左子节点小于父节点，右子节点大于父节点。对于该题，则是求出L <= X <= R之间的节点的和 ?...在处理树的问题，常使用递归对于递归则需要，1. 需要推导递归公式， 2....终止条件对于该题，递归的终止条件则为当前节点为空，则返回0，终止递归递归公式：当前节点xR, 则对左子树的和当前节点满足L<=x <= R, 则返回当前节点值...总结递归在计算机算法中，比较难懂的一块。它的处理思想就是将一个问题，分解为一个子问题，该问题具有相同的处理代码，直到终止条件。递归底层使用了栈的数据结构

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二叉搜索树的范围和（二叉树遍历+搜索剪枝）

题目给定二叉搜索树的根结点 root，返回 L 和 R（含）之间的所有结点的值的和。...题目的意思，节点的值在[L, R]这个区间内，就加到结果里，求所有符合条件的节点值加和示例 1：输入：root = [10,5,15,3,7,null,18], L = 7, R = 15 输出：...32 示例 2：输入：root = [10,5,15,3,7,13,18,1,null,6], L = 6, R = 10 输出：23 提示：树中的结点数量最多为 10000 个。...最终的答案保证小于 2^31。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leetcode-cn.com/problems/range-sum-of-bst 著作权归领扣网络所有。...解题递归+剪枝二叉搜索树具有左子树所有值小于根节点，右子树大于根节点根据以上性质，注意递归法的剪枝 ?

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两棵二叉搜索树中的所有元素（二叉树迭代器）

题目给你 root1 和 root2 这两棵二叉搜索树。请你返回一个列表，其中包含两棵树中的所有整数并按升序排序。. 提示：每棵树最多有 5000 个节点。...每个节点的值在 [-105, 105] 之间。 2. 二叉树迭代器按照中序迭代，比较两个迭代器的值val 类似题目：LeetCode 653....iterator2(); } } } return ans; } TreeNode* iterator1()//迭代器...; r1 = n1->right; return n1; } return NULL; } TreeNode* iterator2()//迭代器

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.4 推荐中的潜在空间模型

接下来，我们简要介绍在潜在空间中执行匹配的代表性推荐方法，包括偏置矩阵分解 (BMF)【1】、Factored Item Similarity Model (FISM) 【2】和分解机 (FM)【3】。...为此，FISM 使用用户选择的项目来代表用户，并将组合项目投影到潜在空间中。...另一种成对损失，贝叶斯个性化排名 (BPR)【6】损失也被广泛使用：其中 σ(·) 表示 sigmoid 函数，它将分数的差异转换为介于 0 和 1 之间的概率值，因此损失具有概率解释。...除了用户和物品之间的交互信息，FM还结合了用户和物品的边信息，例如用户资料（例如年龄、性别等）、物品属性（例如类别、标签等）和上下文（例如，时间、地点等）。...FM 的输入是一个特征向量 x = [x1, x2, … . . , xn] 可以包含用于表示匹配函数的任何特征，如上所述。因此，FM 将匹配问题视为监督学习问题。

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二叉搜索树的范围和

题目描述给定二叉搜索树的根结点 root，返回 L 和 R（含）之间的所有结点的值的和。二叉搜索树保证具有唯一的值。示例 1: ?...输入：root = [10,5,15,3,7,13,18,1,null,6], L = 6, R = 10 输出：23 解法使用有序二叉树的中序遍历可以拿到结果，不过可能存在较多无效的节点遍历。...以 rangeSumBST(node,L,R) 函数表示 node 为根节点的二叉树在 [L,R] 之间的范围和，对于节点 node，存在以下三种情况：若 node 节点值处于 [L,R] 之间，则结果

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