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沙龙
1
回答
在
Q
学习
中
,
n
维
向量
状态
向量
是
如何
表示
的
?
reinforcement-learning
、
q-learning
, env.action_space.
n
print('
Q
shape:' ,
Q
.shape)test_agent(
Q
, env,
n
_tests,
n
_actions) def test_agent(
Q</
浏览 46
提问于2020-04-15
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Q
表
的
创建和动态操作空间
的
更新
q-learning
我正在尝试实现一个
Q
学习
算法来优化能量。它是一个有限
的
MDP,
状态
表示
为整数
的
6
维
向量
。
状态
向量
的
每个索引
中
的
离散值
的
数目从24到90不等。动作空间因州而异,
在
某些州可达300种可能
的
动作,而在某些州则低于15种可能
的
动作。 如果我能做一些假设(只是为了测试模型),我可以将
状态</em
浏览 0
提问于2019-07-16
得票数 1
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1
回答
梨脑强化
学习
.
状态
维度
python
、
neural-network
、
pybrain
、
reinforcement-learning
、
q-learning
我使用一个ActionValueNetwork作为控制器,因为我希望我
的
状态
是
一个具有连续值
的
向量
,这样它就可以包含信息,例如,
在
每条车道上等待
的
汽车数量、每条车道
的
总等待时间等等。我将ActionValueNetwork
的
输入
维
设置为
状态
向量
的
维
数,这意味着可以使用
向量
作为
状态
变量。当我使用
Q</em
浏览 3
提问于2016-11-23
得票数 1
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1
回答
多维Rosenbrock函数
的
Sympy实现?
python-3.x
、
sympy
我最近一直
在
尝试
学习
如何
在Python中使用符号演算。大多数基本
的
SymPy教程都很简单,但是
如何
表示
像
N
维
(甚至
N
维
) Rosenbrock function这样复杂
的
东西呢?这个函数有两个主要
的
复杂因素:它
的
参数
是
一个
向量
,该函数访问这个
向量
中
特定
的
索引元素,并且该函数包
浏览 12
提问于2020-07-14
得票数 0
2
回答
以多维
向量
形式
表示
的
文档
的
高效检索
search
、
deep-learning
、
nlp
、
information-retrieval
我训练了一个基于深度神经网络
的
信息检索模型。最后,我
的
模型以128
维
向量
的
形式
表示
文档。文档
的
语义
表示
类似于词
的
嵌入
表示
(word2vec算法)。当我对我
的
模型进行查询时,它也将查询
表示
在
相同
的
128
维
向量
空间中。现在,从整个
向量
空间中,我想检索最接近在同一个
向量
空间中<em
浏览 9
提问于2020-04-21
得票数 2
回答已采纳
1
回答
连续
状态
和动作空间
的
强化
学习
machine-learning
、
python
、
reinforcement-learning
问题当前
状态
是
表示
物体
在
环境
中
的
位置(三
维
)和物体
的
速度(三
维
)
的
矢量。
在
环
浏览 0
提问于2019-01-05
得票数 5
回答已采纳
1
回答
连续
状态
和动作空间
的
强化
学习
python
、
machine-learning
、
artificial-intelligence
、
reinforcement-learning
问题当前
状态
是
表示
物体
在
环境
中
的
位置(三
维
)和物体
的
速度(三
维
)
的
矢量。
在
环
浏览 1
提问于2019-01-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
字袋模型:布尔型与TF型
feature-extraction
当我使用传统
的
特征工程设计文档分类器时,我倾向于(而不是布尔模型)tf模型将文档
表示
成一个
向量
,因为直观地布尔模型丢失了每个单词对于将文档分类为特定类
的
重要性
的
信息。我
的
意思
是
,使用布尔模型将文档
表示
为
向量
是
指在
n
维
向量
空间中,当每个维度
表示
一个项时,它在
n
维
向量
空间中
的
意义
浏览 0
提问于2019-09-16
得票数 3
5
回答
变压器模型
中
自我注意
的
计算复杂性
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
nlp
、
artificial-intelligence
在
本文
的
表1
中
,作者比较了不同序列编码层
的
计算复杂性,以及当序列长度
n
小于
向量
表示
d
的
维
数时,自关注层快于RNN层
的
状态
。 然而,如果我对计算
的
理解
是
正确的话,自我关注层
的
复杂度似乎要比声称
的
要低。让X成为自我关注层
的
输入。然后,X将具有形状(
n
, d),因为每个维度d都有
n
浏览 8
提问于2021-01-13
得票数 30
1
回答
理解嵌入
向量
维
数
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
nlp
、
recurrent-neural-network
在
深度
学习
中
,特别是
在
NLP
中
,单词被转换成
向量
表示
,然后输入到神经网络(如RNN )
中
。通过提及链接: 我不明白
向量
维
数
的<
浏览 3
提问于2019-05-10
得票数 0
回答已采纳
1
回答
深度
Q
-
学习
修正
python
、
machine-learning
、
deep-learning
、
reinforcement-learning
@end编辑
在
深度
Q
-
学习
算法
中
,代理处于
状态
,并采取一些行动因此,这个nnet得到一个
状态
s作为输入,并输出一个
Q
值
的
向量
与
维
数
n
_actions。对我来
浏览 0
提问于2018-10-04
得票数 0
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1
回答
平坦化
如何
使LWE
中
向量
矩阵
的
系数变小?
homomorphic-encryption
在
错误
学习
中
的
同态加密:概念上更简单,渐近-更快,基于属性,Gentry et.al定义扁平如下; 设\vec{a},\vec{b}
是
\mathbb{Z}_
q
上某些
维
数k
的
向量
。设\ell = \lfloor \log_2
q
\rfloor +1和
N
= k \cdot \ell将\operatorname{BitDecomp}(\vec{a})定义为
N
-dimentional<
浏览 0
提问于2020-02-06
得票数 3
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2
回答
为什么“维度”
在
机器
学习
世界中意味着几个不同
的
东西?
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
、
pytorch
、
word-embedding
我注意到AI社区将各种张量称为512-d,意思
是
512
维
张量,其中“维度”一词似乎意味着单个数据点
的
表示
中有512个不同
的
浮点值。例如,
在
512-d字嵌入
中
,
表示
用于
表示
一个英文单词
的
浮点数
的
512个长度
向量
,例如。 但它不是512个不同
的
维度,它只是一
维
向量
?为什么dimension一词
的
使用方式与往常不同?
浏览 3
提问于2020-06-15
得票数 3
回答已采纳
1
回答
字嵌入-嵌入矩阵中行和列
的
意义
word2vec
、
word-embedding
我在
学习
单词嵌入。我所使用
的
资源
是
我无法理解上面的图像。我知道,每一列
中
的
值代表一个单词
的
特征,而不是任何特定
的
单词。这意味着值1.2
表示
feature,0.4
表示
feature,2.1
表示
特性on。
向量
cat有四行,mat有四行,on有四行。 图片
的
标题
是
四
维
嵌入.我怀疑它为什么
是
四
维
的<
浏览 3
提问于2022-07-09
得票数 0
5
回答
什么
是
3D矢量?它与3D点有何不同?
math
、
3d
、
vector
、
vertices
在
3D游戏数学上下文中,3D矢量是否与3D点元组(x,y,z)不同? 如果它们不同,那么
如何
计算给定一个三
维
点
的
向量
?
浏览 11
提问于2010-10-12
得票数 12
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1
回答
了解变压器结构
中
不同地方矢量
的
尺寸
machine-learning
、
nlp
、
transformer
、
language-model
我试着从“关注
是
你所需要
的
一切”
的
角度来理解变压器架构。它说,关于不同
向量
的
维
数如下: h=8平行注意层或头 📷 我有以
浏览 0
提问于2023-04-18
得票数 0
1
回答
神经网络
的
网格世界
表示
neural-network
、
reinforcement-learning
、
q-learning
我试图找到一个更好
的
描述二
维
网格世界
状态
的
Q
-
学习
算法,该算法利用神经网络实现
Q
-函数。因此,对于包含4个对象
的
4x4网格,您
浏览 4
提问于2016-04-25
得票数 3
回答已采纳
1
回答
“两个循环群
的
乘积”是什么意思?
elliptic-curves
、
group-theory
、
elliptic-curve-generation
我不明白其中“两个循环群
的
乘积”
的
含义。有人能给我解释一下吗?最好有一个简单
的
例子。
浏览 0
提问于2021-08-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Sklearn - svm加权特征
python
、
scikit-learn
、
svm
嗨,我
是
一个用scikit-learn
学习
机器
学习
的
新手,但我有一个问题。下面
是
我想要
的
示例:dt = [ [x1, y1, z1,
q
1],
浏览 1
提问于2016-04-13
得票数 1
2
回答
什么
是
机器
学习
中
的
向量
vector
、
machine-learning
、
svm
、
vectorization
我想从机器
学习
的
角度来理解什么
是
向量
。 . 我不能完全理解它。有人能用简单的话解释一下吗?
浏览 3
提问于2016-07-15
得票数 12
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