全状态反馈控制系统状态反馈控制器 通过选择K，可以改变的特征值，进而控制系统表现。LQR控制器最优控制，其本质就是让系统以某种最小的代价来让系统运行，当这个代价被定义为二次泛函，且系统是线性的话，那么这个问题就称为线性二次问题，设计的控制器（即问题的解）可以称为LQR（Linear Quadratic Regulator）线性二次调节器。1、连续时
最大熵模型是基于最大熵原理的，在已知条件下，未知领域的数据均以最大化熵值分布；最大熵模型的意义在于对构建的模型f(x)进行最优化调整；因此，最大熵模型的学习相当于求解最大熵模型，如上。该问题其实就是解决在约束条件下的最优化问题求解。解决max H(P)问题时，首先我们想到的是梯度下降算法求解max值，但是该问题是带约束的问题，无法使用梯度下降算法求解，因此，我们可以引入拉格朗日乘子w0,w1,w2
什么是“熵”？信息论中的“熵”用来描述信息量，信息量越高，熵就越低，反之越高。在自然语言处理中，我们常用最大熵模型，顾名思义，最大熵指的是信息量最小，也就是在原有的信息本身基础之上，不去假设新的信息量，使整个系统的熵达到最大。最大熵模型在自然语言处理中之所以能达到不错的效果，其内在牵扯到自然界的规律。自然界造就的系统在没有外来能量补充的情况下总是熵增的，而且趋向于最大。看到一盒火柴洒在地上，如果结
转载
2024-11-01 17:37:21
122阅读
可以看出玻尔兹曼分布于softmax的形式基本上一模一样。除了softmax，机器学习中的受限玻尔兹曼机Restricted Boltzmann Machine也具有类似的数学形式。实际上两者都属于能量模型，下一篇文章将仔细总结能量模型和波尔茨曼分布的关系。
什么是熵熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值越大；若随机变量退化成定值，熵为0。如果没有外界干扰，随机变量总是趋向于无序，在经过足够时间的稳定演化，它应该能够达到的最大程度的熵。最大熵为了准确的估计随机变量的状态，我们一般习惯性最大化熵，其原则是承认已知事物（知识），且对未知事物不做任何假设，没有任何偏见。无偏原则下面举个大多数有关最大熵模型的文章中都喜欢举的一个例子。 一篇文章中出现了
一直以来CAESES软件提供经典的NURBS曲线（非均匀有理B样条曲线）建模技术。该建模方法在指定起始点和终点的位置后，通过调整控制点的位置便可实现曲线形状的变化。因此NURBS曲线被广泛用于复杂三维模型的建模与变型。然而这种建模方法仅适用于在CAESES中从无到有，进行点、线、面的逐步建模，即全参数化建模，对于已有的曲线，通过igs或其他几何格式导入CAESES中，是无法自动识别NURBS曲线的
什么是模拟学习有很多开发者都咨询过这个问题，甚至还会追问“模仿学习与强化学习的区别是什么？”Alexandre Attia和Sharone Dayan在今年1月发表的《模仿学习全面概述》中，做出了定义：模仿学习是学习者尝试模仿专家行为，从而获取最佳性能的一系列任务。这里的“学习者”相应在Unity ML-Agents中就是Agent（代理）。这篇论文中，对于现今比较流行的一些模仿学习算法进行了回
序上一篇分享了公地悲剧、逆向选择和道德风险三类资源无效配置的场景，在这三种场景下，信息不对称助长了“歪风邪气”。这一篇我们将引入博弈论的基础知识，通过一个简单的模型来重新审视“信息对称”的重要作用，也重新来认识人性的“自私”。先简单介绍一下博弈论：博弈论，英文原文为 game theory ，也就是游戏策略。它需要2个或2个以上的参与者，每个参与者都拥有一定量的信息，并能够选择自己的策略，以争夺某
1 逆向强化学习的基本设定1.1 智能体&奖励IRL 假设智能体可以与环境交互，环境会根据智能体的动作更新状态，但是不会给出奖励。 这种设定非常符合物理世界的实际情况。 ——>比如人类驾驶汽车，与物理环境交互，根据观测做出决策，得到
反驳需不需要资格？需要，但是你江正军又不是SAP的作者，也是个用户而已。17.4 第四代增强这部分SAP的PA教材，从来没有出现过汉语：第X代增强的字眼，或者 fourth generation enhancement 的字眼。有图有真相：sap help中没有这个字眼，PA教材中也没有这个字眼，你自己造词，你好意思么？请中国说的abaper不要再说什么二代增强，三代增强了，太土。接着反驳：“只有
论文阅读：1、变循环发动机智能控制器设计------胡雪兰该文章中将强化学习中的确定性策略梯度（DPG）算法融合进AC（演员-评论家）框架中，用来对变循环发动机（VCE）进行控制研究。算法结构图如下所示： 在文章中详细介绍了经典的确定性策略梯度算法和基于优先回放机制的确定性策略梯度算法。给出了两个算法的不同和算法更新步骤。随后论文中提出了基于改进的DPG算法的变循环发动机多变量控制。实验
转载
2024-03-30 19:34:19
71阅读
最大熵模型由最大熵原理推导实现1.最大熵原理 最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。假设离散随机变量X的概率分布式P(X),则其熵是：熵满足下列不等式： 式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分布时右边的等号成立。即
文章目录有限状态下的求解无限状态下的求解最大熵逆强化学习参考 最早的模仿学习是行为克隆，行为克隆的方法只能模仿轨迹，无法进行泛化。而逆向强化学习是从专家示例中学到背后的回报函数，能泛化到其他情况，因此属于模仿到了精髓。 IRL的提出动机主要有以下两点：多任务学习：蜜蜂是如何权衡飞行距离、时间、捕食动物威胁等多个任务下找到一个最优的飞行路径的？IRL针对的也是序列决策问题，并非是单步决策问题
逆向课程第三讲逆向中的优化方式,以及加减乘一丶为什么要熟悉优化方式熟悉优化方式,可以在看高级代码的时候浮现出汇编代码,以及做逆向对抗的时候,了解汇编代码混淆优化和混淆是相反的优化: 指的是汇编代码越少越好,让程序更快的执行混淆: 一条汇编代码变为多条汇编代码,影响逆向人员的破解能力,但是软件的效率大大降低 二丶加减乘的常见的几种
转载
2024-04-29 20:17:24
13阅读
前文是一些针对IRL，IL综述性的解释，后文是针对《Generative adversarial imitation learning》文章的理解及公式的推导。通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂任务，例如无人驾驶中，很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。人类学习新东西有一个重要的方法就是模仿学习，
转载
2024-05-13 20:59:22
292阅读
注意事项：
1).刷机时操纵杆端口处一定要短接，否则五无法进行复位；
2).下载3DoF版本的刷机包(而不是6 DoF Spherical版本)；
3).安装好机械臂的USB驱动；①无法使用操纵杆或ROS控制手臂，并且绿色指示灯一直闪烁，这是因为引导加载程序时出现了问题。
一、说明对于逆向工程和大多数人一样接触始于看雪的《加密与解密》，但在相当长一段时间内对于逆向的认知都只停留在PE格式、OD下断点动态调试、IDA各种窗口静态调试这几个名词上。看了一遍又一遍的书和视频，看的时候觉得很有道理，过了之后则完全没懂到底说了些什么。到后来老师引入CTF，其他人津津有味地做了出来，而自己手足无措看网上的答案这么操作一下那么操作一下结果就出来了完全不懂在做什么为什么要这么做，由
本文重点讨论逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL），这是模仿学习的重要分支，其核心目标是基于演示数据学习能够最大化期望奖励的最优策略。
最大熵模型怎么理解？熵是什么？？ 最大熵模型的理解！以及熵的理解！前言一、熵是什么？二、最大熵原理是什么三、最大熵模型的定义 前言最大熵模型在机器学习里面很重要，很重要，很重要（重要的事情说三遍）！但是也比较难理解。很多人连熵代表混乱度都没法理解，所以写这篇文章，希望可以帮助你们理解！一、熵是什么？首先我们来看一个简单的列子： u1,u2,u3…为输入，v1,v2,v3…为输出。p1,p2,p3…
转载
2024-06-08 16:20:24
172阅读
一、熵增定律：万物皆从有序到无序 “熵”（希腊语：entropia，英语：entropy）泛指某些物质系统状态的一种量度，某些物质系统状态可能出现的程度，本质是一个系统“内在的混乱程度”，最初是用来描述“能量退化”的物质状态参数之一，在热力学中有广泛的应用。
