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强化学习入门

根据上图得出状态价值函数公式: 我们将概率和转换为期望,上式等价于: 求最佳策略迭代算法 定住V算π,然后定住π算V,不断循环,最后结果会收敛。...能让Q(S, a)最大a,设置π(S, a)为1,其他情况都设为0。 道理是,通过s获得a,一定有最佳策略,比如,下棋每一步一定有最正确下法,让最正确取1,其他地方取0。...(ACTION数量6到20不等) Deep Q-Network (DQN) 定义 s和a确定情况下,π最佳策略,导致Q*。...Q-learning劣势 一些应用,状态数或行为数很多时,会使Q函数非常复杂,难以收敛。例如图像方面的应用,状态数是(像素值取值范围数)^(像素个数)。...这样方法,对图像和任务没有理解,单纯通过大数据来获得收敛。 很多程序,如下棋程序等,REWARD是最后获得或赢),不需要对每一个中间步骤都计算REWARD.

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损失函数清单

回归问题 常见回归问题损失函数有绝对值损失、平方损失、Huber损失。 绝对值损失 又叫做L1损失。 ? ? MAE一个问题是 ? 处不可导,优化比较困难。 平方损失 又称为L2损失。 ?...即避免了 ? 0处不可导问题,也解决了其值过大对异常值敏感问题。值得注意是,该函数 ? 处连续。 三种Loss随残差 ? 大致走势如下图。 ?...表示正类有个好处,就是 ? 可以看出是否是误分类。 若 ? ,则预测正确 若 ? ,则预测错误 这样, ? 和回归模型残差 ? 非常类似,以 ? 为自变量作图,方便理解。...以上可整合到一个公式 ? 根据极大似然估计原理,我们希望p越大越好,为了方便计算,同时引入负对数(不影响单调性)。 ? 其中 ?...ys符号反映预测准确性,其数值大小反映预测置信度。 交叉熵损失实数域内,Loss近似线性变化。尤其是当 ys << 0 时候,Loss 更近似线性。这样,模型受异常点干扰就较小。

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卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波原理

;而UKF也是非线性高斯模型,通过用有限参数来近似随机量统计特性,用统计方法计算递推贝叶斯各个积分项,从而获得了后验概率均值和方差。...然后利用递推贝叶斯公式算得状态后验概率,从而得到目标状态均值和方差【高斯乘积定理】 其中KF可以直接得到解析解,EKF通过泰勒分解线性化后可得到解析解,而UKF通过定义域按一定规则采样来近似获得后验状态均值和方差...我要减小一步状态预测状态更新权重。...对于求解非线性模型贝叶斯递推公式主要困难在于如何解析求解一步预测状态分布概率、(观测方程得到)似然函数分布密度以及后验条件概率分布,EKF利用泰勒分解将模型线性化,利用高斯假设解决了概率计算困难问题...引入蒙特卡洛随机采样来计算后验概率,统计上获得状态均值(后验概率分布期望) 2.

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# C++系列-第3章循环结构-28-累加

现在要统计一下 A 国所获得金、银、铜牌数目及总奖牌数。输入第 1 行是 A 国参与决赛项目的天数 n ,其后 n 行,每一行是该国某一天获得金、银、铜牌数目(不超过 100) 。...[输出格式] 一个正整数,输出最少划分段数。...通过对昆虫习性长期研究,人们才发现,飞蛾扑火仅仅是因为它认为自己是正确路线飞行,而不知道早已深处险境。 原来,夜晚活动昆虫为了确保自己运动方向,通常以月光作为参考。...它在漫长进化,已经学会了让自己行动路线和一束平行光线保持固定角度,这样就能以直线飞行。 月亮与地球距离过于遥远,每一束到达地球月光都可以近似看做平行线。...它描述就是一个辐射状网格图里,按照和每条辐射线保持固定夹角曲线模型。 p(t)=e^t 公式 位置由et次方来描述 t是时间。

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Python开发一小时入门

1.Python基础语法 如果学过其他后端编程语言,如C#、Java、C++等,会认为Python语法实在太简单了。也有人说,Python语言一看就懂。...1.1 缩进Python最具特⾊语法之⼀是⽤缩进代替花括号{}⽽花括号是Java、C++语⾔中表达逻辑关系语法。一把习惯上缩进4个空格,这个格式可以Pycharm里面提前设置好。...常⻅包括:forifelsePython命名习惯:PEP8建议变量命名为:⼤部分情况变量命名为蛇形命名法蛇形命名指:book_name, book_typePython3常用关键字有33个,...2.Python入门案例华⽒温度转换为摄⽒温度转化公式:c = (F-32)/1.8F = input("请⼊华⽒温度:")F = float(F)c = (F-32)/1.8 # 摄⽒温度print...(f"对应摄⽒温度等于: {c:.2f}")请⼊华⽒温度:97.8对应摄⽒温度等于: 36.56【小结】 Python入门就是这么简单,难怪被称为国民编程语言。

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c语言oj得pe,ACM入门之OJ~

为什 么会不一样呢,这就牵涉到评测系统怎么判断你提交程序是正确。...实际上评测系统是把程序标准输入 出数据都是放在文本文件里,你提交程序会先经过编译,然后运行,输入文件读取数据,然后把结果 出到一个文本文件,评测系统再把标准输出文件和你提交程序运行结果输出文件进行对比...,从而判 断你提交程序正确与否。...输入输出量巨大时,用 C++很可能超时,应采用C输入输出。...二、输出: 输出有不同格式要求,不注意的话经常会出现“Presentation Error”,而且PC2很多时候还判断不出来 出格式错误,就简单判为”Wrong Answer”,所以输出格式一定要注意

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白话--长短期记忆(LSTM)几个步骤,附代码!

**它⽐⻔控循环单元结构稍微复杂⼀点,也是为了解决RNN网络梯度衰减问题,是GRU一种扩展。...可以先理解GRU过程,来理解LSTM会容易许多,链接地址:三步理解–门控循环单元(GRU) LSTM 引⼊了3个⻔,即⼊⻔(input gate)、遗忘⻔(forget gate)和输出⻔(output...⼊⻔、遗忘⻔和输出⻔ 与⻔控循环单元重置⻔和更新⻔⼀样,⻓短期记忆⼊均为当前时间步⼊Xt与上⼀时间步隐藏状态Ht−1,输出由激活函数为sigmoid函数全连接层计算得到。...如果遗忘⻔⼀直近似1且⼊⻔⼀直近似0,过去记忆细胞将⼀直通过时间保存并传递⾄当前时间步。这个设计可以应对循环神经⽹络梯度衰减问题,并更好地捕捉时间序列时间步距离较⼤依赖关系。 ? 5....需要注意是,当输出⻔近似1时,记忆细胞信息将传递到隐藏状态供输出层使⽤;当输出⻔近似0时,记忆细胞信息只⾃⼰保留。下图展⽰了⻓短期记忆隐藏状态全部计算: ? 6.

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【1996~2016】盘点 20 年 AAAI 人工智能最佳论文

这解决了关于操纵常见投票规则计算复杂性最后开放问题之一。由于这种 NP-困难,作者把操纵计算问题作为一个近似问题,然后试图最小化操纵者数量。...结果表明,尽管通过结盟来操纵波达规则需要计算是 NP-困难,但在实践这种困难性只是一个微弱障碍。...受相关但不同 XOR 约束启发,本文作者形式化地证明,让公式到达不可满足边缘 XOR 约束,个数以高概率和高精度与模型计数近似。...在从主流专家获得知识后,建造知识库大量工作会花在核实知识是否被正确编码上。输入和输出过程,如果特定限制条件是可知,那么知识库就可以被核实。本研究对象是 Horn 规则知识库。...作者使用方法一个ITS写作系统ASSERT实施,使用了理论修正系统,一个本来正确知识库引入错误知识,使其模型误导学生。通过对一门有75名学生参与课堂测试,这一方法有效性得到证实。

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AI自动生成prompt媲美人类,网友:工程师刚被聘用,又要淘汰了

本文贡献如下: 研究者将指令生成作为自然语言程序合成,将其表述为一个由 LLM 引导黑盒优化问题,并提出迭代蒙特卡罗搜索方法来近似求解; APE 方法 19/24 任务实现了比人工注释器生成指令更好或相当性能...初始提议分布 由于搜索空间无限大,找到正确指令是极其困难,这使得自然语言程序合成历来难以处理。基于此,研究者考虑利用一个预先训练过 LLM 来提出一个候选解决方案,以指导搜索过程。... TruthfulQA 实验,研究者主要关注 Lin 等人提出自动化指标,类似于执行精度。...每一种情况下,研究者使用如下公式 (1) 来评估生成指令质量,并对持有测试数据集 Dtest 进行期望。 实验 研究者对 APE 如何引导 LLM 实现预期行为进行了研究。...对于零样本测试准确率,APE 24 项任务中有 19 项达到了人类水平表现。 对于少样本上下文测试准确率, 24 个任务,APE 提高了 21 个任务少样本上下文学习性能。

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强化学习初探 - 多臂老虎机问题说起

这里我们设置初始ϵ = 0.1,并采用线性下降方法使得ϵ最后降到0.0001,使得每轮1000次测试开始最多10%概率去探索到最后一次几乎完全变为利用(此时ϵ 接近于 0)。...本实验,我们通过拉一个摇臂赢和次数来评估所谓效用函数,统计学角度来说该效用函数就是多臂老虎机伯努利回报分布一个近似估计。...频率论统计伯努利分布是通过最大似然估计【12】来计算: 其中P(q)代表某个摇臂取得正回报概率, s 是赢次数,f是次数。...贝叶斯定理【13】后验概率通过如下公式计算: 从这个公式我们需要进一步计算P(s,f|q) 和 P(q),其中 P(s,f|q)含义是基于摇臂胜率q,s+f次实验获胜s次概率。...现在我们将这两部分整合到贝叶斯定理公式,经过推导得到下面的结果: 该结果形式上是一个新Bate分布,只是参数变成了α+s和β+f。

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使用程序计算近似Π值

使用程序计算近似Π值 一、前言 现在大多数语言,只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来,是直接存储吗?还是计算来。...虽然不知道具体是怎么实现,但是我们可以使用一些简单数学知识,来计算出近似的Π值。 二、实现原理 我们小学就学过圆面积公式,只不过那个时候我们直接使用3.14作为Π。...那么除了上面的方法,还有什么方法可以根据R计算S呢,有一种可以参考方法就是使用微积分思想,即把圆拆分成无数个小矩形,不过计算机我们只能拆分出有限个小矩形。...我们假设n个矩形面积和为A,那么近似的Π计算公式如下: \pi = \frac{4A}{R^2} 现在我们知道了pi具体公式,接下来我们看看A计算。...最后,n个矩形相加公式为: A = \sum_{i=1}^n\frac{\sqrt{R^2 - (\frac{i}{n}R-R)^2}}{n} 下面我们就可以根据公式用程序求出Π近似值。

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06. OCR学习路径之CRNN文本识别

image.png 架构包括三部分: 1) 卷积层,输入图像中提取特征序列; 2) LSTM层,预测每一帧标签分布,卷积层获取特征序列标签(真实值)分布 3) 转译层,将每一帧预测变为最终标签序列...CRNN借助了语音识别解决不定长语音序列思路。...对于序列问题解决,通常使用循环网络RNN,为了消除RNN网络常见梯度爆炸问题,引出LSTM,这些算法语音识别领域都已相当成熟,有很好表现,现在就是设计特征,让图像特征可以有近似于语音特征表达。...语音识别时间对应着图像横向尺度W。 image.png 如何获取上述特征呢?...是时刻t能输出正确情况下,所输出某一个字符概率。

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英雄联盟游戏中的人工智能

这个项目的目标很简单: 我们是否可以通过之前游戏中发生事件,来计算下一个最佳事件,以便根据实际比赛统计数据来增加最终获胜可能性? 事实上,要准确量化、衡量玩家游戏中做出决策是非常困难。...这个'NONE'事件代表了战队是否决定尝试拖延比赛,并帮助区分那些早期比赛更好地获得金币领先而没有kill或推搭团队。...马尔可夫决策过程输出 模型v6版本伪代码 我们最终版本模型可以简单地归纳如下: 定义参数 初始化开始状态,开始事件和开始操作 选择最先发生动,或者根据MDP过程可能性随机选择行动 当比赛赢或时...,结束一次迭代 跟踪该次迭代采取行动和最终结果(赢/) 使用升级规则更新基于最终结果操作值 重复第X次迭代 通过奖励引入偏好 首先,我们调整模型代码,以便在Return计算包含奖励。...第1部分例子,我们展示了对行动进行正向加权结果,然后第2部分,则对行动进行负向加权。

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逢赌必赢秘密

嘿嘿 首先介绍一种最常见赌博 三个骰子押大押小,详细规则如下 4点-10点为小 11点-17点为大 若押小开小,则押小者获得一倍赌注,押大者赌注归庄家。...若三个骰子点数相同,庄家通吃 乍一看对赌徒和庄家都很公平,但我们都知道开赌场几乎没有赔本,尽管有人赌场赢了钱,但的人更多,很多人认为赌场有“赌神”,或者赌场出“老千”,其实都不是,赌场赢钱原因在于概率游戏...凯利公式 f=预期获益/赔率=(bp-q)/b p是赢概率 q是概率 b是赔率 f是赌注占赌资比例 用凯利公式分析刚才赌局,赢钱概率p=0.486,输钱概率q=0.514,赔率b=...你赢概率是60%,庄家赢概率是40%,概率角度只要玩次数足够多,你肯定赢钱并且收益比例接近10%,但现实是残酷。 赌金和时间是有限,能支持玩多少次?...这需要非常高深数学知识,在这里讨论没有意义,我们只要正确使用,毕竟实战和学术是两个世界blablablabla(其实是我看不太懂凯利公式推导过程,嘿嘿嘿...)

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学界 | UC伯克利提出小批量MH测试:令MCMC方法自编码器更强劲

一个更鲁棒方法是将 θ 上推断问题看作充分后验推断(posterior inference),损失函数推断出联合分布 p(x,θ),然后计算后验概率 p(θ|x)。...变分方法,该后验逼近于一个更简单分布(如正态分布),并且最小化其与真正后验之间距离。 MCMC 方法,该后验被近似为一个相关样本序列(点或粒子密度)。...你可以通过多个样本推断出有统计数据、应用正则项等。...为了准确定义它,我们令 p(θ) 代表我们想要逼近目标分布。一般而言,该分布中直接抽取样本比较困难。...设定一个统一随机变量 u∈[0,1],并确定以下公式是否为真: ? 如果该公式为真,则我们接受 θ′。反之,我们拒绝并重新使用旧样本 θ。

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精通数组公式16:基于条件提取数据

excelperfect Excel,基于AND或OR条件数据集中提取数据是经常要做事。...当表中提取数据时,实际上是执行查找。Excel,标准查找函数例如INDEX、MATCH、VLOOKUP等都非常好,但当存在重复值时就比较困难了。...如下图1所示,提取满足3个条件数据记录,可以看出有2条记录满足条件。对于垂直表,多列中提取数据查找公式不会很难;查找公式难于多行中使用。...单独使用AND函数问题是获得了两个TRUE值,这意味着又回到了查找列中有重复项问题。真正想要是查找列包含数字,其中单元格E14第一个TRUE是数字1,而E17第二个TRUE是数字2。 ?...图7:AND和OR条件,双向查找日期和商品数列获取数据 未完待续>>> 注:本文为电子书《精通Excel数组公式(学习笔记版)》一部分内容节选。

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《程序员》:增强学习无人驾驶应用

其次,增强学习中一个行为不仅可能会影响当前时刻奖励,而且还可能会影响之后所有时刻奖励。最坏情况下,一个好行为不会在当前时刻获得奖励,而会在很多步都执行正确后才能得到奖励。...虽然执行了策略足够多次数然后对计算出梯度进行平均之后,REINFORCE以很大概率计算出正确梯度。但是实际实现,处于效率考虑,同一个策略更新之前不可能在环境执行太多次。...一个典型例子是走迷宫。走迷宫这个任务,判断一个行为是否是最优无法短期奖励来得到。只有当走到终点时,才能得到奖励。在这种情况下,直接学习出正确Q函数非常困难。...占领和包围区域比较大一方获胜。 围棋这个游戏中,我们环境得到观测st是棋盘状态,也就是白子和黑子分布。我们执行行为是所下白子或者黑子位置。...环境比较复杂时候,学习值函数非常困难。把策略函数和值函数分开学习可以降低策略函数学习难度。

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预测模型数据挖掘之预测模型

实际预测工作,应该将定性预测和定量预测结合起来使用,即在对系统做出正确分析基础上,根据定量预测得出量化指标,对系统未来走势做出判断。...适用范围: 预测模型是一个指数函数,如果待测量是以某一指数规律发展,则可望得较高精度预测结果。影响模型预测精度及其适应性关键因素,是模型背景值构造及预测公式初值选取。...,同时在一定程度上克服了由于随机性和非定量因素而难以用数学公式严密表达困难。...核函数选取SVM方法是一个较为困难问题,至今没有一定理论方面的指导 ---- ---- 组合预测法 实际预测工作信息利用角度来说,就是任何一种单一预测方法都只利用了部分有用信息,...组合预测是单个预测模型不能完全正确地描述预测量变化规律时发挥其作用

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鄂维南院士 | 机器学习:数学理论和科学应用

本文是鄂维南院士2019年获得Peter Henrici奖时国际工业与应用数学大会上所做报告。由于能力有限,翻译可能有不少错误。...然而,对于缺乏尺度分离问题来说,成功是相当有限HMM早期,人们已经意识到,利用微观尺度模拟获得数据估计宏观模型未知量是困难,特别是对于没有尺度分离问题。...这里困难在于Leonard应力依赖于许多自由度,因此Navier-Stokes方程估计它是一项非常困难任务。...然后使用BSDE公式(其离散形式)指定时空位置计算解,并使用近似解与给定结束(或初始)条件之间差异作为损失函数来训练网络参数[9]。...假设 是一组 抽样一组独立随机变量,且 那么,以下等式成立 其中 。注意这里 指数与 无关。一些典型应用(例如统计物理)高维情况下会很大。

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