前言本篇文章我们来介绍一下Actor-Critic 方法。一、Actor-Critic 方法1.构造价值网络和策略网络Actor是策略网络，用来控制agent运动；Critic是价值网络，用来给动作打分；Actor-critic方法把策略学习和价值学习结合起来；在讲策略学习的时候，我们说过我们要学习的是Vπ(s)即状态价值函数，可惜我们不知道π(a|s)和Qπ(s,a)，所以我们用两个网络分别近似
1 内容介绍CRITIC法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法。它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。考虑指标变异性大小的同时兼顾指标之间的相关性，并非数字越大就说明越重要，完全利用数据自身的客观属性进行科学评价。对比强度是指同一个指标各个评价方案之间取值差距的大小，以标准差的形式来表现。标准差越大，说明波动越大，即各方案之间的取值差距越大，权重会越高；指标之
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2024-05-12 16:22:56
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文章目录参考资料1. Actor-Critic框架原理1.1 基本介绍1.2 原理分析1.3 Advantage Actor-Critic1. A2C引入2. A2C流程3. tips2. A3C2.1 A3C理解2.2 A3C运作机理2.3 算法大纲3. Pathwise Derivative Policy Gradient3.1 算法流程3.2算法相对于DQN的改变4. 练习1. A3C在训
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
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，
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
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2024-07-19 14:07:12
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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-
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
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2024-09-27 14:53:39
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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
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
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2024-07-03 05:45:39
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前面讲过 Q-Learning算法 是基于值选择动作的，并且是单步更新。而 Policy Gradients算法 是基于概率在连续动作中选择的，并且是回合更新。那么有没有一种算法能够将两者结合呢？Actor-Critic！1. 什么是Actor-Critic?1.1 Actor-Critic算法思想 Actor-Critic算法分为两部分，Actor 的前身是 Policy Gradients算法
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
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
TOPSIS称为优劣解距离法。是一种常用的综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间地差距。 首先分析层次分析法地一些局限性： （1）评价的决策层不能太多，太多的话n会很大，判断矩阵和一致矩阵地差异可能会很大。 平均随机一致性指标R1的表格中n最多是15. （2）如果决策层中的指标的数据是已知的，那么我们如何利用这些数据来使得评价更加准确呢？ **一个栗子 ** 小明
指标赋权与综合评价方法一、主观赋权1、AHP层次分析法二、客观赋权1、主成分分析2、熵权法三、组合赋权法四、综合评价1、Topsis2、数据包络法五、GRA灰色关联度分析 一、主观赋权1、AHP层次分析法（1）模型简介 层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，并合理
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2024-03-20 20:11:09
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层次分析法简介及适用题型：是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：哪种方法最好，哪位运动员参赛，哪位员工表现优秀）；一.模型介绍 一般分为三层，最上面为目标层，最下面为方案层，中间是准则层或指标层。此图需要放入论文中。层次分析法可用打分去解决，根据权重的表格计算得分。而我们只需要补充
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2024-07-02 22:05:19
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目录前言1. 熵值法定义2. 熵值法公式二、熵值法代码实现三、CRITIC法理论1. CRITIC法定义2. CRITIC法公式2.1 指标正向化及标准化2.2 计算信息承载量2.3 计算权重和评分四、CRITIC法代码实现五、二者对比总结前言当需要求少量影响因素的权重时，不需要再用复杂的神经网络进行计算，只需要一些最基本的方法。具体分析见如下链接：综合评价指标权重方法汇总 - 知乎 (
actor：策略critic：评估价值Actor-Critic 是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于 Actor-Critic 算法，本章接下来将会介绍一种最简单的 Actor-Critic 算法。需要明确的是，Actor-Critic 算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1 核心在 R
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2024-05-08 16:47:35
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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
前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。最近发现有一篇最新的 GAN 综述论文（How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview），四
