训练函数采用自定义函数，未使用MATLAB内部函数，模拟BP神经网络功能，其网络架构是754—25—10；经过训练找出最优权值w1、w2；便于后期移植到C、C++上；预测分为单张图片预测和多张图片预测。不使用MATLAB内部函数使用MATLAB内部函数多张预测结果如下单张预测结果如下close all;clear;clc;
% 输入为0的图片，这里标记成数字10，即【0 0 0 0 0 0 0 0
强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证 简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。 要配置您的训练，请使用rlTrainingOptions函数。 例如，创建训练选项集opt，并在环境env中训练智能体。opt = rlTrainingOptions(...
'MaxEpisodes',1000,.
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2024-04-06 21:55:52
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理想直流电机的simulink仿真优化 目录理想直流电机的simulink仿真优化一.simulink背景：二.直流伺服电机的背景：三.直流伺服电机的工作原理：1.直流伺服电机的闭环控制原理：2.直流伺服电机的工作原理：四.PID控制的基本原理：1.PID控制器的结构：2.PID控制器所应用的系统结构如下图所示：3.优化指标：五.simulink模型的建立：六.Matlab优化求解：七.优化得到最
上期我们聊了两个小问题，第一是为什么需要深度Q学习，第二则是MatLab神经网络工具箱的使用。那么本期，我们就尝试将DQN移植到第二期我们完成的Q-Learning网格迷宫程序中，尝试深度Q学习的算例实现。一、Deep-Q-Network算法核心总的来说，DQN的核心思想就是使用一个深度神经网络模型代替Q表来实现智能体对状态的估计。那么，这种替代就需要实现以下几个核心的功能：在Q-Learning
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2024-08-01 12:14:56
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1.灰色系统的定义： 灰色系统指既含有已知信息又含有未知信息的系统。 2.灰色预测模型的定义： 对灰色系统进行预测的模型。 灰色模型（Grey Model，简称GM模型）一般表达方式为GM（n,x）模型，其含义是：用n阶微分方程对x个变量建立模型。 3.灰色预测模型的目的： 通过把分散在时间轴上的离散数据看成一组连续变化的序列，采用累加和累减的方式，将灰色系统中的未知因素弱化，强化已知
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2024-09-06 14:45:05
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在查阅中，了解到一篇关于matlab的文章， 个人觉得对于我一样刚开始学习的同学，都有一定的帮助，便分享一下（非推销广告）有人说，“MATLAB除了不会生孩子，什么都会。” 矩阵运算、数据可视化、GUI（用户界面）设计、甚至是连接其他编程语言，MATLAB都能轻松实现！ 那么，MATLAB到底有多厉害？ MATLAB拥有丰富的算法工具箱，因此在工程计算、控制
使用自定义训练循环训练强化学习策略环境策略训练设置自定义训练循环仿真自定义训练函数损失函数帮助函数 此示例显示如何为强化学习策略定义自定义训练循环。 您可以使用此工作流程通过您自己的自定义训练算法来训练强化学习策略，而不是使用Reinforcement Learning Toolbox™软件中的内置智能体之一。使用此工作流程，您可以训练使用以下任何策略和值函数表示形式的策略。rlStochast
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2024-04-12 04:56:05
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最近做实验的时候需要用matlab，确实写起来快，而且工具强大，但是有时遇到速度让人头疼，不能像c java可以利用数据结构或者什么模式来提高速度，上网搜了下，发现已经有一些现成的办法来提速，亲自测了下，确实，一个将近一分钟的程序现在只需要十秒不到了。。从一本书上摘来的,希望大家能在回复中补充(我在别处发过) Matlab是一种解释性语言,程序执行速度不够理性,
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2024-07-19 23:21:20
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1.pause一般情况下pause(a)表示程序暂停a秒后继续执行，但有时候也存在这种情况，程序中只有pause；并没有参数a，这样的意思是程序暂停，按任意键程序继续执行。2.uiwait(h,timeout)uiwait(h,timeout) 阻止程序执行，直至调用了 uiresume、删除了图窗 h 或已经过 timeout 秒。timeout 的最小值为 1。如果 uiwait 收到一个更小
图像增强技术介绍图像质量评估介绍空域内的图像增强灰度变换增强获取灰度直方图close all; clear all; clc;
I=imread('pic2.jpg');
row=size(I,1);
column=size(I,2);
N=zeros(1,256);
for i=1:row
for j=1:column
k=I(i,j);
N(k+1)=N
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2024-10-18 08:13:04
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一、实验目的 1、熟悉基于基于单像素空域增强方法 2、理解并掌握直方图均衡化和规定化实现图像增强二、实验环境 Matlab三、实验内容 （一）、题目 1、对一幅低对比度分辨率的图像采用除直方图处理方法之外的灰度级变换方法实现图像增强。2、对一幅低对比度分辨率的图像采用直方图均衡化和规定化方法（单映射或组映射）实现图像增强，分别采用系统函数和自己编写函数实现相应用功能。（二）、相关知识1、灰度级变
高级深度学习工具：Matlab-Deep-Learning-Toolbox-CNN-Water-image-recognition项目简介在今天的数字时代，图像识别已成为人工智能领域的一个重要组成部分。 是一个专为水体图像识别定制的深度学习工具箱，利用了成熟的卷积神经网络（CNN）技术。此项目的目标是简化水体图像识别的流程，让开发者和研究人员能够更高效地进行相关工作。技术分析卷积神经网络 (CNN
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2024-10-15 09:39:22
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强化学习强化学习（Reinforcement Learning，RL），也叫增强学习，是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法．是和监督学习，无监督学习并列的第三种机器学习方法例如：(这个解释来自于：DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍)你现在在家，有两个动作选择：打游戏和读书。如果选择打游戏的话，你就跑到了网吧，选择读书的话，就坐在了书桌面前
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2024-08-01 09:48:41
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基本原理 强化学习是从动物学习、参数扰动自适应控制等理论发展而来，其基本原理是：如果Agent的某个行为策略导致环境正的奖赏(强化信号)，那么Agent以后产生这个行为策略的趋势便会加强。Agent的目标是在每个离散状态发现最优策略以使期望的折扣奖赏和最大。强化学习把学习看作试探评价过程，Agent选择一个动作用于环境，环境接受该动作后状态发生变化，同时产生
本文选自《白话强化学习与PyTorch》一书。 既然大家要么是程序员，要么正走在程序员养成的路上，要么正看着其他人走在程序员养成的路上，那么，按照程序员的思维来理解强化学习将会更加顺畅。把“贯序决策”翻译成“白话”就是：强化学习希望机器人或者智能体在一个环境中，随着“时间的流逝”，不断地自我学习，并最终在这个环境中学到一套最为合理的行为策略。 在这样一个完整的题设下，机器人应该
flappy bird 为例子来讲小鸟飞例子-建模关键点：增强学习有三个要素：状态S，动作A，奖惩R的策略QS：d(x,y)表示小鸟离下一根柱子的距离和高度差A：飞一下 或者 不飞，两种可选动作Q（S+A->R）：为一个策略表，也称之为Q，其实就是我们最终想学到的东西。就是在某状态S下采用不同动作A 可以得到的奖惩R。 如何训练： Initialize Q arbitra
正文（START）： 强化学习非常重要，原因不只在于它可以用来玩游戏，更在于其在制造业、库存、电商、广告、推荐、金融、医疗等与我们生活息息相关的领域也有很好的应用。 本文结构：定义和监督式学习, 非监督式学习的区别主要算法和类别应用举例 强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决
强化学习，主要是根据环境反馈来进行训练学习的一系列算法。最常见的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。Q-Learning训练学习基于一个Q表格，形式如下： Q table
动作1动作2……动作n状态1 状态2 …… 状态n&nbs
系列文章目录强化学习提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(深度强化学习)Deep Deterministic Policy GradientDDPG基于Actor_Critic中改善了啥呢？ 前言强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和
如果我们只求出其中前有限项，比如 100,000 项之和 (要精确地求出级数的和，无需求 100000项，几十项往往就能得出满意的精度。这里主要是为了演示循环运算向量化的优越性。),则可以采用下面的常规语句进行计算>> tic, s=0;for i=1:100000, s=s+(1/2^i+1/3^i); end, s,tocs =1.5000elapsed_time =1.9700如
