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一个强化学习案例:Q-learning!!

Hi,是Johngo~ 聊一个强化学习案例。 强化学习是一种机器学习范式,其中智能体学习通过与环境互动来选择行动以最大化累积奖励。...案例概述:Q-learning解决迷宫问题 使用Q-learning算法来训练一个智能体,让它在一个迷宫中找到出口。迷宫是一个2D网格,其中包含障碍物、起始点和目标点。...智能体将学习如何在宫中移动,以找到最短路径到达目标。 算法原理 Q-learning是一个值迭代算法。 通过学习Q值来选择在每个状态下采取最佳动作。...使用Q-learning算法进行训练,迭代多个周期,每个周期中智能体在迷宫中选择动作,并根据奖励和下一个状态来更新Q值。 最后,我们打印训练后Q表格和最优策略。...通常,Q-learning可以应用于许多强化学习问题,机器人导航、游戏策略等。

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【GAMES101】Lecture 13 14 加速光线追踪 AABB

加速光线追踪 均匀网格 Uniform grids 先用一个大包围盒将物体包起来,然后生成网格,记录下每个物体覆盖网格 然后沿着光线方向去看和光线相加格子里面有没有物体,如果有的话就计算和物体交点...这个均匀网格适用于场景分布比较均匀,对于物体差异比较大场景效果不好 空间划分 Spatial partitions 均匀网格缺点就是均匀对吧,那不均匀划分是不是会好一点,这里就讲了三种空间划分...首先是这个八叉树,它在二维里面就相当于四叉树,怎么做呢,就是每次把场景分成四份,然后递归继续分下去,那什么时候停下了呢,就是当这次划分使得一个格子里面三角形数量比较少时候就停下来 然后是这个后面要详细讲解...KD-Tree 怎么建立这个KD树呢,其实思路也很清晰,就是每次将这个场景沿着一个轴平面分成两部分,这就产生两个子节点,然后继续递归下去划分,然后直到这个节点内物体数量比较少,并且所有的物体都挂在这个叶子节点上...,如果是和叶子节点框有交点就计算里面所有物体和光线交点,返回最近,不然就继续递归计算和两个子节点框

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玩转Processing生成艺术不可不知几个创作手法

Color 那些年我们使用过颜料桶Tiling 网格法 Displacement 错位法 Repetition 重复法 Recursion 递归法 Algorithm 算法 本篇文章写作来源自 youtube...来吧,一起开启我们战斗之旅吧。 Color ?颜料桶 线条与色彩就是武器,正试图用方式去表现出认为是最正确、最美好、自然也就是像所有伟大艺术家所熟悉最美的一切。...theme=light 在这篇学习笔记中,小菜提到了 ColorScheme 库以及如何在代码中使用 https://coolors.co/generate 网站生成推荐色。...Tiling 网格法 在艺术创作中,网格创作法是常常用到一种方法,简单有效。 之前小菜不谦虚,自称老鸟(无知者无畏,井底之蛙),写了一篇使用网格法创作一个思路,文章可以戳 ?...Recursion 递归法 三角形中套三角形,一直递归绘制下去,直到一个终止条件,三角形高度小于某个值。 在上面的基础上,运用重复法,加上一些变化。

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《像程序员一样思考》

引言   《像程序员一样思考》是一本训练程序员编程思想指导书。本书以向个经典难题开篇,提出一些编程中常用思想方法,重述、类比、划分、消减等。...同时也提供一些具体技巧,利用数组、指针动态内存、类解决问题。着重提出了大递归思想,以及善假于外物思路。...重述问题:用不同方式或术语阐述,重新审视问题,发现新思路。 划分问题(分治法):找到一种方式把一个问题解决方案划分为几个步骤或几个阶段,可以使问题更容易解决。...用递归解决问题 大递归思路:如果在编写代码时采用某种约定,可以假装并没有发生递归。最好应用于难以用迭代解决方案场合,回溯。...递归应用于动态数据结构 递归常常应用于像链表、树和图这样动态数据结构。数据结构越复杂,递归解决方案在简化代码方面所发挥作用也就越大。处理复杂数据结构常常类似于在迷宫中寻找一条正确出路。

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第五篇:强化学习基础之马尔科夫决策过程

你好,是zhenguo(郭震) 今天总结强化学习第五篇:马尔科夫决策过程 基础 马尔科夫决策过程(MDP)是强化学习基础之一。下面统一称为:MDP MDP提供了描述序贯决策问题数学框架。...奖励(Reward):在每个状态执行某个动作后获得即时奖励。 策略(Policy):根据当前状态选择动作策略。 再看迷宫游戏 之前文章,已经拿着迷宫例子详细阐述过一遍上面的这些概念。...迷宫可以表示为一个二维网格,每个格子可以是墙壁(不可通过)或空地(可通过)。智能体可以采取四个动作:向上、向下、向左和向右移动。目标是找到宝藏,同时避免碰到墙壁。 现在,逐一解释下MDP这些要素。...状态(State) 在这个例子中,状态是智能体所处位置坐标,即迷宫中某个格子。 例如,可以使用(x, y)坐标来表示状态,其中x和y是迷宫中某个格子行和列索引。...1 这篇文章想重点阐述清楚MDP这些核心要素,它们是强化学习根基,这些你一定要理解。

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Python大牛一步步教你用Python制作迷宫GIF

问:是一个Python,并且对迷宫生成和迷宫解决办法非常感兴趣。很羡慕别人能够做出生成迷宫动画。如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把成果展示给其他人呢?...(知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看) 答:现在,你可以使用库gifmaz来做这件事了,它有一些很好特性: 1、它是纯Python编写,没有第三方依赖,只使用内置模块...这个库一个教程 首先我们需要构建一个GIFSurface对象(类似cairoImageSurface类),我们动画将会画在这个对象上。同时,我们需要指定图片大小和可用颜色数量。...我们有了绘制动画“桌面”,和绘制动画需要参数,接下来就是实际地画一个迷宫了。 这个语句在图片中央绘制了一个迷宫,然后在四边留了8像素空白,迷宫中每一格在图片中占据5像素*5像素大小。...然后让我们运行Prim迷宫算法。 其中加了两个延迟帧,以便我们能够看清楚动画过程。 完成了!让我们把这个动画保存到GIF文件。 下面是运行结果,大小小于300K,很赞吧!

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icem合并面网格_ICEM CFD混合网格

大家好,又见面了,是你们朋友全栈君。...ICEM CFD 中合并多个网格 对于结构十分复杂几何模型,若能够将几何体分割成多个部分由多人分别进行网格划分,生 成网格后能够对网格进行组装,这恐怕是很多人梦寐以求功能了。...今天要说是如何在 ICEM CFD 中实现此功能。 为了简单起见,这里用一个非常简单模型进行演示。当然复杂模型处理方式也是相同。 我们要处理几何模型如图 1 所示。...图 1 原始几何 图 2 几何 1 生成网格 图 3 保存网格 1 、将几何 1.x_t 导入到 ICEM CFD 中进行网格划分。注意千万保证单位一致,切记。...这里是一个长方体,网格划分方法就不多说了。预览网格如图 2 所示。选择菜单 File > Mesh > Load From Blocking 生成网格。 2 、保存网格

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地理空间索引实现:z 曲线、希尔伯特曲线、四叉树, 最邻近几何特征查询、范围查询

然而,和一般数据相比,有效地查询地理空间数据是相当大挑战,因为数据是二维(有时候甚至更高),不能用传统B+树这样标准索引技术来加速查询位置相关数据。...网格索引 网格索引基本思想是将研究区域用横竖线划分大小相等和不等网格,每个网格可视为一个桶(bucket),构建时记录落入每一个网格区域内空间实体编号。...如要获得较好网格划分,可以根据用户多次试验来获得经验最佳值, 也可以通过建立地理要素大小和空间分布等特征值来定量确定网格大小。 网格索引实现这里暂时没有涉及。...H值相互转换: 基于linear-quadtrees递归填充思想,实现二维坐标(coor)到H值(value)相互转换。...capacity,递归分裂子节点。

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用Python制作迷宫GIF

问:是一个Python,并且对迷宫生成和迷宫解决办法非常感兴趣。很羡慕别人能够做出生成迷宫动画。如何能够用Python自己做一个迷宫动画,然后把成果展示给其他人呢?...(知道tkinter, pyglet 和 pyqt,但是它们很难发布给别人看) 答:现在,你可以使用库gifmaz来做这件事了,它有一些很好特性: 1、它是纯Python编写,没有第三方依赖,只使用内置模块...4、代码都有很好注释,文档有很好范例,而且文档很完整。 这个库一个教程 首先我们需要构建一个GIFSurface对象(类似cairoImageSurface类),我们动画将会画在这个对象上。...我们有了绘制动画“桌面”,和绘制动画需要参数,接下来就是实际地画一个迷宫了。 这个语句在图片中央绘制了一个迷宫,然后在四边留了8像素空白,迷宫中每一格在图片中占据5像素*5像素大小。...然后让我们运行Prim迷宫算法。 其中加了两个延迟帧,以便我们能够看清楚动画过程。 完成了!让我们把这个动画保存到GIF文件。 下面是运行结果,大小小于300K,很赞吧!

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听说你会架构设计?来,弄一个交友系统

引言 大家好,是小❤,一个流浪江湖多年 985 非科班程序员,曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司后台开发攻城狮。...点 个 关 注,不 再 路 1.1 寻找电影般浪漫 “嘀嗒嘀嗒”,“嘀嗒嘀嗒”,当夜幕降临,你还在代码海洋中与 BUG 进行着“持久战”。...在这篇文章中,小❤将分享常见交友软件系统设计,探索它是如何在短短几年内从 idea 到蓬勃发展再到没落(不是,瞎说什么大实话! 2....常见空间邻近算法: 1)网格(Grid)算法 这种算法是将地理空间简单划分网格,可以认为网格点是邻近。...GeoHash 将地图划分网格,每次划分会将网格细分为更小区域,经纬度坐标每一次细分都相应地在 GeoHash 字符串上增加一个字符。 2.

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强化学习应用领域和案例

你好,是zhenguo(郭震) 今天总结强化学习第四篇:强化学习应用领域 第一:游戏领域。 强化学习在游戏领域有很多应用,围棋、象棋、扑克等游戏AI对战。...AlphaGo在对阵李世石第二局中做出传奇落子动作。这手落子震惊了许多职业棋手。...如下图所示,这是转换一个训练机器人行走图,gif格式: 参考视频:https://www.youtube.com/watch?...这也是这个强化学习系列课程想要给大家解决一个问题:如何在宫中训练智能机器人,寻找最佳路径。 第四:资源管理 强化学习可以用于资源管理优化,例如电力系统调度、网络流量管理等。...通过学习最优资源分配策略,可以提高资源利用效率。 比如车间资源调度,可以使用强化学习。 第五:金融交易 强化学习可以用于金融领域交易决策,例如股票交易、期权交易等。

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深度强化学习新趋势:谷歌如何把好奇心引入强化学习智能体

然而,就像人类认知一样,强化学习智能体好奇心产生于正确知识,那么我们如何在不惩罚智能体情况下激发好奇心呢?...这种方法从神经科学好奇心理论中得到启发,但已被证明在强化学习模型中相对低效。效率低下核心原因是,最大化与目标任务无关好奇心没有直接关系,因此会导致拖延。下面让来解释这恼人事实?...让我们以一个环境为例,在这个环境中,强化学习智能体被放入一个三维迷宫中。迷宫中有一个珍贵目标,它会给予很大奖励。现在,智能体被给予了电视遥控器,并可以切换频道。...在行动中情景记忆 Google在一系列视觉环境(ViZDoom和DMLab)中测试了情景记忆强化学习模型,结果非常出色。...情节记忆方法是看到最有创意方法之一,可以鼓励强化学习智能体好奇心。 随着强化学习在AI系统中变得越来越普遍,诸如情景记忆方法应该成为这些体系结构重要组成部分。

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云课五分钟-0B快速排序C++示例代码-注释和编译指令

09+0A:接着如下 Linux基础入门内容包括以下几个方面: Linux基础命令:学习如何在Linux终端中使用基础命令,文件和目录操作、进程管理、文本编辑等。...对于每个网格单元,你可以移动到南边或东边相邻单元(如果存在)。...通过遍历每个网格单元,并对其进行DFS搜索,找到以当前网格单元为起点最长递增路径。使用一个缓存数组 cache 来记录每个网格单元对应最长路径长度,避免重复计算。...其中,partition函数用来确定基准元素位置,quickSort函数用来递归地对左右子序列进行排序。最终,程序输出排好序数组。..., high); // 对划分点左边部分进行递归排序 quickSort(arr, low, pi - 1); // 对划分点右边部分进行递归排序 quickSort(arr, pi + 1,

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AI复现大脑导航功能:DeepMind重大研究突破再次登上Nature

DeepMind 使用人工智能体实现了类似于网格表示(「网格单元」),它们与觅食哺乳动物生物网格细胞非常类似。...更重要是,模拟老鼠能够使用网格状细胞编码在虚拟迷宫中导航,甚至学会了走捷径。...「在实验中多次观察到了它们,那种规律性实在是太美了。」 ? 科学家很好奇地发现他们需要调整该系统来添加额外噪声,使其单元与大脑中单元更加类似,以使网格活动显现。...研究者认为 AI 是测试大脑假设有效工具,但是它不大可能回答关于大脑如何和为什么使用特定编码方式问题。「读到这篇论文时非常兴奋,看起来 AI 或许能够加速我们对大脑导航方面的研究。」...摘要:深度神经网络在目标识别、复杂游戏(围棋、导航)等领域中取得了很大成果,但是在人工智能体方面仍然面临巨大挑战,使用强化学习方法训练深度神经网络也无法匹敌哺乳动物空间行为,这种行为主要是受内嗅皮层中网格单元支持

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【综合笔试题】难度 25,递归运用及前缀和优化

如果当前网格值不同,将 isLeaf 设为 False, 将 val 设为任意值,然后如下图所示,将当前网格划分为四个子网格。 使用适当网格递归每个子节点。...我们将网格划分为四个子网格。 topLeft,bottomLeft 和 bottomRight 均具有相同值。...topRight 具有不同值,因此我们将其再分为 4 个子网格,这样每个子网格都具有相同值。...整体复杂度为 O(n^2 + \log{n} \times n^2) 空间复杂度:忽略递归带来额外空间开销,复杂度为 O(1) 递归(前缀和优化) 使用前缀和优化「判断全 0 和全 1 」操作...为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,建立了相关仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。

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AI复现大脑导航功能:DeepMind重大研究突破再次登上Nature

DeepMind 使用人工智能体实现了类似于网格表示(「网格单元」),它们与觅食哺乳动物生物网格细胞非常类似。...更重要是,模拟老鼠能够使用网格状细胞编码在虚拟迷宫中导航,甚至学会了走捷径。...「在实验中多次观察到了它们,那种规律性实在是太美了。」 科学家很好奇地发现他们需要调整该系统来添加额外噪声,使其单元与大脑中单元更加类似,以使网格活动显现。...研究者认为 AI 是测试大脑假设有效工具,但是它不大可能回答关于大脑如何和为什么使用特定编码方式问题。「读到这篇论文时非常兴奋,看起来 AI 或许能够加速我们对大脑导航方面的研究。」...摘要:深度神经网络在目标识别、复杂游戏(围棋、导航)等领域中取得了很大成果,但是在人工智能体方面仍然面临巨大挑战,使用强化学习方法训练深度神经网络也无法匹敌哺乳动物空间行为,这种行为主要是受内嗅皮层中网格单元支持

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AI复现大脑导航功能:DeepMind重大研究突破再次登上Nature

DeepMind 使用人工智能体实现了类似于网格表示(「网格单元」),它们与觅食哺乳动物生物网格细胞非常类似。...更重要是,模拟老鼠能够使用网格状细胞编码在虚拟迷宫中导航,甚至学会了走捷径。...「在实验中多次观察到了它们,那种规律性实在是太美了。」 ? 科学家很好奇地发现他们需要调整该系统来添加额外噪声,使其单元与大脑中单元更加类似,以使网格活动显现。...研究者认为 AI 是测试大脑假设有效工具,但是它不大可能回答关于大脑如何和为什么使用特定编码方式问题。「读到这篇论文时非常兴奋,看起来 AI 或许能够加速我们对大脑导航方面的研究。」...摘要:深度神经网络在目标识别、复杂游戏(围棋、导航)等领域中取得了很大成果,但是在人工智能体方面仍然面临巨大挑战,使用强化学习方法训练深度神经网络也无法匹敌哺乳动物空间行为,这种行为主要是受内嗅皮层中网格单元支持

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SSD(单次多盒检测)用于实时物体检测

R-CNN,研究人员们相继提出了其他算法, Fast-RCNN,Faster-RCNN 等。...已在下一节讨论了它工作原理。您可以看到 VGG-16 架构以下图像, 它包含全连接层。 ? VGG-16 结构 工作机制 ?...为了训练我们算法,我们需要一个包含带有对象图像训练集,这些对象必须在它们上面有边界框。 通过这种方式学习,算法学习如何在对象上放置矩形框以及放置在何处。...我们将输入图像划分网格集。 然后我们围绕这些网格制作几个不同宽高比矩形框。 我们在这些框中应用卷积来研究这些网格中是否存在对象。这里一匹黑马在图像中更靠近摄像头。...我们讨论关于划分网格和在这些网格上查找对象每个操作都适用于从网络后面到前面的卷积每个步骤。 分类器也应用在每个步骤中来检测对象。 因此,由于物体在每个步骤中变得更小,它很容易识别。

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智能城市管理海量空间数据利器-空间填充曲线

Tech 前言 现实世界中存在大量多维空间数据,加油站位置、河流走向等。...空间填充曲线将高维空间数据映射到一维空间,并利用转换后索引值存储和查询数据。空间填充曲线通过有限次递归操作将多维空间划分为众多网格(如图1所示),再通过一条连续曲线经过所有的网格。 ?...线和多边形对象。...如图2所示,Z曲线递归地将空间分成四个子空间,直到达到最大递归次数r,最大分辨率控制着最小网格大小。每一个空间分裂出四个子空间分别按照图2(a)所示方式从0到3编号。...如果没有达到最大分辨率,则继续划分每一个子空间,并依次递归编码,如图2(b)所示。最终,每个最小网格都会有唯一编码序列。

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字节跳动 算法全四面 详细面经

二面也是问了一道算法题,是寻找迷宫中最短路径,迷宫中1表示有墙,路不通,0表示可以走。脑子不知道怎么抽了,直接想用DFS来解,给面试官讲了一下思路。...最后查了一下,这道题做过,不过做时候也是直接用O(mn)算法,O(n)对来说,还是不太好想到。 概率题:考虑五局三胜和三局两胜情况,哪种更公平之类。...回答这个问题,主要其实就是考虑复杂度和分布式知识,以及如何在query中查找专有名词(本身比较简单,考虑复杂度就不简单了)。不过对分布式了解不多,就只是自己手动分布式了一下。...❝总结:总体这一面重点感觉在于如何在具体场景中选用合适机器学习模型,如何构造训练数据。跟具体场景结合能力还是挺重要。最后问了一下面试官表现如何,面试官说非常满意。感觉稳了,然而没想到。。。...实际问题:在用户搜索场景中,如何在用户搜索时候根据用户输入字推荐要搜索query,以及如何把错别字也正确推荐。主要是考虑输入与候选集合匹配,用户画像构建,考虑用户历史搜索信息。

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