在之前，我们学习了基于策略(Policy Based)的强化学习方法，我们使用的是蒙特卡罗策略梯度reinforce算法。 问题： 1.但是由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新， 2.不容易收敛改进在上篇文章中（基于策略的强化学习方法），我们做了如下的改进，也就是使用了神经网络进行了如下的近似。 第一个就是策略的近似： 第二个就是价值函数的近似： 状态函数近似： 价值函数近
强化学习笔记（七）演员-评论家算法（Actor-Critic Algorithms）及Pytorch实现Q1: Actor-Critic的含义，与纯策略梯度法的不同？Q2: 基线(Baseline)和优势函数(Advantage Function)的理解基于Pytorch的Actor-Critic实现程序流程 接着上一节的学习笔记。上一节学习总结了Policy Gradient方法以及蒙特卡洛
系统参数优化系统参数优化说明默认的Linux内核参数考虑的是最通用场景，不符合用于支持高并发访问的Web服务器的定义，根据业务特点来进 行调整，当Nginx作为静态web内容服务器、反向代理或者提供压缩服务器的服务器时，内核参数的调整都是不同 的，此处针对最通用的、使Nginx支持更多并发请求的TCP网络参数做简单的配置,修改/etc/sysctl.conf来更 改内核参数。系统参数优化实例net
在策略梯度（Policy Gradient）中，了解了基于策略（Policy Based）的强化学习方法基本思路。但由于该算法需要完整的状态序列，同时单独对策略函数进行迭代更新，不易收敛。 本篇来学习Policy Based和Value Based相结合的方法：Actor-Critic算法Actor-Critic算法简述演员（Actor）使用策略函数，负责生成动作Action，并与环境交互；评价者
转载
2024-07-19 14:07:12
20阅读
提出理由：： REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励 G，方差大，学习效率低。G 随机变量，给同样的状态 s，给同样的动作 a，G 可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。 解决方案：单步更新TD。直接估测 G 这个随机变量的期望值 ，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法 Q-
一、CriticCritic的作用：Critic就是一个神经网络，以状态 Critic的作用就是衡量一个Actor在某State状态下的优劣。Given an actor π, it evaluates the how good the actor is。Critic本身不能决定要采取哪一个Action。A critic does not determine the action.An actor
损失函数大致可以分成两类：回归（Regression）和分类（Classification）。回归模型中的三种损失函数包括：均方误差（Mean Square Error，MSE）平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）Huber Loss。1. 损失函数① Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。② Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。2. L1
uoj607 跳蚤电话正着不好做（还需要考虑非树边），但倒着就变成了每次在树上 删去一个一度点 或 删去一个二度点并合并邻点树上一般按子树考虑，直接算方案数的话需要合并子树，因此考虑先算概率，这样每个子树就独立了。设 \(f[i]\) 为随机一个该子树中点的排列为合法删点顺序（不准删 \(fa[i]\)）的概率，\(s[i]=\prod_{j\in\text{son}(i)}f[j]\) 。答案为
什么是高权重、PR域名?高权重、PR域名在哪里可以找到?众所周知，搜索引擎会给予存在时间较长的站点更高的权重和信任度，所以高权重域名经过长时间的权重积累，对于提升网站排名具有一定的积极作用。那么你知道用什么工具可以查询域名权重吗?1、什么是高权重、PR域名?权重的话是针对百度的，而PR是针对谷歌的。PR权重域名指得是有人用这个域名做过网站，有被收录过，拥有一定权重。这样的域名就会比一些没有权重的域
转载
2024-07-03 05:45:39
55阅读
声明 下面全部 API 均由 知乎（Zhihu.Inc） 提供，本人採取非正常手段获取。获取与共享之行为或有侵犯知乎权益的嫌疑。若被告知需停止共享与使用。本人会及时删除此页面与整个项目。 请您暸解相关情况。并遵守知乎协议。 API 说明 知乎日报的消息以 JSON 格式输出 网址中 api 后数字代
转载
2017-08-07 08:49:00
480阅读
0 复习由于actor-critic 是 policy gradient 和DQN的一个结合，所以我们先对这两个进行一个简单的复习：0.1 policy gradient 在policy network中，我们使用梯度上升的方法更新参数。梯度计算方法如下：（这里的N是采样次数，我们为了更新θ，采样N次【第i次采样中有Ti
相关性这是一个带有注释的相关性分析的示例。我们在这个例子中使用了hsb2数据集。 变量read，write，math和science是200名学生在这些测试中得到的分数。 如果学生是女性，变量female是0/1变量编码1，否则为0。 我们使用这个0/1变量来表明在“规则”相关中使用这样的变量是有效的。在 Stata 使用 correlation 命令时，默认情况下会删除缺失值。当你进行缺失值删
以下为阅读《强化学习：原理与python实现》这本书第八章的学习笔记。本章介绍带自益的策略梯度算法，这类算法将策略梯度和自益结合起来：一方面，用一个含参函数近似价值函数，利用这个近似值来估计回报值；另一方面，利用估计得到的回报值估计策略梯度，进而更新策略参数。这两方面常常被称为评论者(critic)和执行者(actor)。所以带自益的策略梯度算法称为执行者/评论者算法。执行者/评论者算法用含参函数
actor-critic方法（一）— 同策方法同策actor-critic方法动作价值actor-critic算法优势actor-critic算法带资格迹的actor-critic算法 本文介绍带自益的策略梯度算法。这类算法将策略梯度和自益结合了起来：一方面，用一个含参函数近似价值函数，然后利用这个价值函数的近似值来估计回报值；另一方面，利用估计得到的回报值估计策略梯度，进而更新策略参数。这两
转载
2024-09-27 14:53:39
57阅读
除了先进制程之外，先进封装也成为延续摩尔定律的关键技术，像是2.5D、3D 和Chiplets 等技术在近年来成为半导体产业的热门议题。究竟，先进封装是如何在延续摩尔定律上扮演关键角色？而2.5D、3D 和Chiplets 等封装技术又有何特点？人工智能（AI）、车联网、5G 等应用相继兴起，且皆须使用到高速运算、高速传输、低延迟、低耗能的先进功能芯片；然而，随着运算需求呈倍数成长，究竟要如何延续
1.Actor-Critic算法简介 Actor-Critic从名字上看包括两部分，演员 (Actor) 和评价者 (Critic) 。其中 Actor 使用我们上一节讲到的策略函数，负责生成动作 (Action) 并和环境交互。而Critic使用我们之前讲到了的价值函数，负责评估Actor的表现，并指导
AHP方法 AHP算法计算层次权重其基本步骤为将问题分解为不同的组成因素，按照因素间的相互关系或者隶属关系将因素按不同因素聚集集合，形成一个多层次的分析结构模型，并由此构建判断（或成对比较）矩阵，依据判断矩阵对层次进行单排序并检验是否通过一致性检验，最后计算某一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的权值，称为层次总排序。其流程图如图所示：图# AHP算法计算流程 1.建立层次结构模型 将决策
转载
2023-08-18 18:27:42
154阅读
C++基础语法（二）函数重载介绍函数重载概念函数重载常见的具体举例为什么C++可以函数重载而C语言不行（函数重载的底层解释）C语言：C++语言：函数名修饰缺省参数缺省参数的概念 函数重载介绍函数重载概念函数重载：是函数的一种特殊情况，C++允许在同一作用域中声明多个功能相似的同名函数。但是要求这些同名函数的形参列表（参数个数、类型或参数顺序）必须互相不同。jwoof注：重载函数只与形参列表有关，
1.Lucene 评分公式
Lucene的评分采用向量空间模型，向量空间模型对应数学公式点积。
看似很复杂的公式，其实就是通过点积推导，再加入一些辅助信息得到Lucene评分公式。
2.点积
复习一下点积的公式
设矢量A=[a1,a2,...an]，B=[b1,b2...bn] 则矢
