1. 概述 势函数属于物理学原理，我们主要使用势函数控制游戏里单位的行为。例如，我们可以使用势函数，建立成群结队的单位，仿真群体移动，处理追逐和闪躲，以及避开障碍物问题。我们专门研究的势函数叫做Lenard-Jones势函数。 物理学中，Lenard-Jones势能代表
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2024-07-17 14:11:43
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导数导数就是描述某个事物的变化速率。
举个最常见的例子，当人从某地移动到另一地点的时候，速度就是这个移动的导数，因为它描述了移动的变化速率；再继续看，加速度就是速度的导数，因为加速度描述了速度的变化速率。当加速度恒定的时候，我们可以想到，速度就是一条斜线，再进一步就能想到移动的距离是一个抛物线。距离曲线速度曲线在数学中，先举一个简单的例子，比如 y=3x+5y=3x+5 这个函数，它的导数是 y
上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"),AdaDelta (type: "AdaDelta"),Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),Adam (type: "Adam"),Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nester
关于非线性优化fminbnd函数的说明（仅供新手参考）初学matlab优化，迭代中止后，经常一头雾水。参看帮助后仍似懂非懂。下面关于fminbnd函数的说明（也可作为fmincon函数的参考）对于新手也许会有帮助，不当之处请指正。 目标函数fun:需要最小化的目标函数。fun函数需要输入标量参数x，返回x处的目标函数标量值f。可以将fun函数指定为命令行，如x = fminbnd(inline('
强化学习中的策略梯度法（PG）不直接使用Q函数作为值函数来进行计算已经在Sutton的PG公式证明中提出，主要作用就是减少方差，因此使用优势函数进行计算。作为PG算法类中最常见的AC类算法有着较多的使用，尤其是PPO算法作为目前效果最好的强化学习算法更有着广泛使用，但是这些算法都是使用状态值函数V来进行计算优势函数A，而没有使用动作值函数Q来计算优势函数，那么为什么呢，这里给出了些解释。 
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2023-12-04 10:25:08
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我在奖惩中枢与学习、注意力问题的系统讨论等等文章中都系统的讨论了奖惩及奖惩预期的问题。下面讨论的是如何编程获得奖惩与奖惩预期。其代码来源于： #region //1211奖赏参数
if (ydsrvalue == 30)
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2024-08-10 11:15:46
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文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
文章目录一、Sparse Reward1.Reward ShapingICM(intrinsic curiosity module)2.Curriculum LearningReverse Curriculum Generation3.Hierarchical RL二、Imitation Learning1.行为克隆（Behavior Cloning）2.反强化学习（Inverse RL）3.T
终于大概学懂了点吧。。。感觉以前全在胡诌决策单调性适用于形如 \(dp[i]=min(dp[j])+w(j,i)\ ,\ j\in[1,i)\) 的dp问题。
此形式被称为1D问题。1.决策点若 \(dp[i]\) 由 \(dp[j]\) 转移得到，则称 j 是 i 的决策点，记为 \(p[i]=j\)。
决策单调性即对于 \(i\in[1,n]\)，决策点单调递增/减。
那于对于j，它能更新一段
裁剪算法 待补充计算机图形学之裁剪* 3D裁剪
* 2D裁剪裁剪算法: 用来消除显示区域外的图形部分.二维裁剪算法* 点的裁剪
* 线段的裁剪(直线段)
* 区域裁剪(多变形裁剪)二维点的裁剪裁剪窗口为一个标准的矩形: Xmin<=X<=Xmax Ymin<=Y<=Ymax二维线段的裁剪线段与窗口边界的求交运算耗时.因此.较少交点的计算是每一种线段裁剪算法的主要目标.判断线
近期，“夺回秋雅”的主线任务火遍了全网，各种flag又立下了。咱项目经理也不能怂，但不是去“夺回秋雅”，而是要找到自己的进阶转型之路，立下合适的主线任务，这可以从找到项目的价值开始。 项目管理的重要作用是：企业将业务通过项目的形式管理来实现商业价值，并逐步达成企业战略目标。PMBOK第七版中的12条项目管理原则也有“聚焦于价值”这一原则，在企业数字化转型的背景下，基于目标以结果为导向正在
#### 任务与奖赏 #### “强化学习”(reinforcement learning)可以讲述为在任务过程中不断摸索，然后总结出较好的完成任务策略。 强化学习任务通常用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process，简称MDP)来描述：机器处于环境E
E
中，状态空间为XX，其中每个状态x∈X
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2024-09-27 13:19:11
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强化学习的故事强化学习是学习一个最优策略(policy)，可以让本体(agent)在特定环境(environment)中，根据当前的状态(state)，做出行动(action)，从而获得最大回报(G or return)。有限马尔卡夫决策过程马尔卡夫决策过程理论定义了一个数学模型，可用于随机动态系统的最优决策过程。强化学习利用这个数学模型将一个现实中的问题变成一个数学问题。强化学习的故事1：找到最
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势函数法
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维模式空间中的点xk 。 把属于ω1的点比拟为某种能源点，在点上，电位达到峰值。 随着与该点距离的增大，电位分布迅速减小，即把样本xk附近空间x点上的电位分布，看成是一个势函数K(x,xk)。 对于属于ω1的样本集群，其附
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2024-01-28 01:15:10
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2021-08-02 14:21:53
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2021-08-02 15:00:43
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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
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2024-02-22 11:43:04
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