2. 马尔可夫决策过程2.1 马尔可夫决策过程理论讲解1.马尔可夫性：所谓马尔科夫性是指系统的下一个状态st+1 仅与当前状态st 有关，而与以前的状态无关。定义：状态st 是马尔科夫的，当且仅当P[st+1 |st ]=P[st+1 |s1 ，…，st ]。定义中可以看到，当前状态st 其实是蕴含了所有相关的历史信息s1 ，…，st ，一旦当前状态已知，历史信息将会被抛弃。马尔科夫性描述的是每个
探索与利用在强化学习问题中，探索与利用是一对矛盾：探索尝试不同的行为继而收集更多的信息，利用则是做出当前信息下的最佳决定。探索可能会牺牲一些短期利益，通过搜集更多信息而获得较为长期准确的利益估计；利用则侧重于对根据已掌握的信息而做到短期利益最大化。探索不能无止境地进行，否则就牺牲了太多地短期利益进而导致整体利益受损；同时也不能太看重短期利益而忽视一些未探索地可能会带来巨大利益地行为。因此如何平衡探
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2024-02-17 20:43:13
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一前言动态报表D-Query 是一个用于取代标准QUERY的程序.使用动态报表无需写代码,非开发人员也可生成专业的报表程序.本文主要介绍动态报表中的字段描述调整及多语言支持二标准字段描述调整改变数据元素是调整字段描述最好的办法. 新增的动态报表会自动获取调整后的描述. 如果是自定义字段,通过数据元素维护字段的描述. 通过翻译功能实现字段的多语言描述如果尝试修改标准字段的描述. 则可以使用
探索终端增强利器：tmux项目介绍欢迎来到tmux的世界！这是一个强大的终端复用器，它允许您在一个屏幕上创建、访问和控制多个终端会话。最令人惊喜的是，即使在脱离屏幕的情况下，tmux也能在后台持续运行，并随时准备重新连接。无论是开发环境的多任务切换，还是远程服务器操作，tmux都是不可或缺的工具。项目技术分析tmux依赖于libevent 2.x和ncurses库。前者负责处理事件和定时器，而后者
置信度传播是一种基于马尔科夫随机场理论的立体稠密匹配算法，马尔科夫随机场的具体理论这里不再详述，只对置信度传播立体匹配的实现原理做一定简述。 成对的马尔科夫模型是BP的基础，成对的含义就是包含显式节点和隐含节点。假设我们观察到像素yi的一些信息，需要据此推断隐含场景xi的信息，可以假设xi与y
注：之前用faster rcnn和subcnn训练数据时，看到loss一直在波动，没有收敛的趋势，以为自己训练有问题，后来看了SGD的介绍，再了解这属于正常的，具体看下面介绍吧。===================================================================================== 梯度下降是最流行的优化算法之一并且目前为止是优化神
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记，从一个对统计学和机器学习理论基础薄弱的初学者角度出发，在小组学习资料的基础上，由浅入深地对知识进行总结和整理，今后有了新的理解可能还会不断完善。由于水平实在有限，不免产生谬误，欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系，谢谢
本系列是针对于DataWhale学习小组的笔记，从一个对统计学和机器学习理论基础
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2024-09-02 21:23:50
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每个样本点是一个时间的函数（叫样本函数），整个样本空间叫随机过程。有些随机现象不能用一个或几个随机变量来刻画，要用一族无穷多个随机变量来描述，这就是随机过程。随机过程研究的对象是随时间演变的随机现象，对事物的全过程的观察得到一个时间t的函数。但对同一个事物独立地重复进行多次观察所得的结果是不同的。随机变量每一次试验的结果是一个数，而随机过程每一次实验的结果是一个函数。平稳过程是一类统计特性不随时间
假期里做了这么两件事情，写了个图书推荐程序+看了下强化学习关于随机游走，这里是一个大体介绍：随机游走这一名称由KarlPearson在1905年提出[Pearson, K.(1905). The problem of the Random Walk. Nature. 72, 294.]，本来是基于物理中"布朗运动"相关的微观粒子的运动形成的一个模型，后来这一模型作为数理金融中的重要的假设，指的是证
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2024-04-09 08:54:14
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[toc] 强化学习中的学习率调度 在学习率调度方面，强化学习算法通常采用两种策略：贪心策略和策略梯度策略。这两种策略都涉及到计算学习率，以确定当前状态下下一步的动作。在本文中，我们将介绍这两种策略的实现以及如何进行优化。 贪心策略 贪心策略是一种经典的强化学习算法，其基本思想是每次选择最优的动作。
原创
2023-06-24 07:22:15
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引言探索和利用的平衡 (The banlance between exploration and exploitation) 是强化学习中最核心的问题之一。 一般来说，利用指的是利用当前已知知识做出最优动作，探索指的是探索未知的环境以获取新的知识，从而潜在地可能得到回报更大的动作。探索与利用如何平衡的问题即是指：何时选择探索，何时选择利用，才能高效地探索未知
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2024-05-10 19:05:55
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我们了解了“样本空间”，“事件”，“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果，事件是样本空间的一个子集，每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲，我们将讨论随机变量。随机变量(random variable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值。根据样本空间中的元素不同(即不同的实验结果)，随机变量 的值也将随机产生。可以说，随
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2024-08-05 22:52:37
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作者 | Thomas Simonini编译 | 专知整理 | Yongxi摘要：由于Alpha Go的成功，强化学习始终是人们谈论的焦点。现在Thomas Simonini在国外blog网站上发布了系列强化学习教程，以下是本系列的第一篇，简单介绍了强化学习的基本概念。An introduction to Reinforcement Learning我们基于TensorFlow制作了一门深度强化学
问题：从 1到n个数中随机选出m个不同的数。（编程珠玑12章）第一种算法，从r个剩余的整数中选出s个，以概率s/r选择下一个数1 initialize set S to empty
2 Size:=0
3 while Size<m do
4 T:=RandInt(1,N)
5 if T is not in S then
6 insert T in
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2024-02-15 14:39:48
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数值概率算法随机数伪随机数线性同余法：选择4个数，模数m, 倍数 a， 增量 c, 种子 x0, 满足 2<=a<m,0<=c<m,0<=x0<m 生成伪随机数序列: 0<=xn<m: xn+1=(axn+c)mod m; x0=d,d是该随机序列的种子gcd(m , a )=1, 且a是素数//产生0 ~ 2^{32} 之间的随机数
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2024-04-19 14:09:27
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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
本文探讨了通过强化学习自动生成学习率调度程序的方法，包括在非负矩阵分解中的理论分析、深度神经网络的应用实践，以及最终提出的轻量级GreedyLR算法，该算法能自适应调整学习率并加速模型收敛。
通俗讲解 依概率收敛，大数定理和中心极限定理依概率收敛首先说一下结论，依概率收敛是一种基础证明工具，可以类比到高数中的极限定义，将一种直觉上的 “逼近某个数” 用数学公式来定义，这有利于严谨的证明。与极限定义不同，之所以叫依概率收敛，我的理解是因为随机变量是一种有概率的值，它会在概率的意义上逼近某个值【例如大数定理】或者随机变量【例如中心极限定理】，就逼近某个值来说，它这个随机变量会更有机会（也就
强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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