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
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-
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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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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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
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
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
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
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
前言关于详细理论介绍大家可以看这篇博客客观赋权法——CRITIC权重法，本文着重于代码实现概念CRITIC的全称是Criteria Importance Though Intercrieria Correlation它的基本思路是确定指标的客观权数以两个基本概念为基础。一是对比强度，它表示同一指标各个评价方案取值差距的大小，以标准差的形式来表现，即标准化差的大小表明了在同一指标内各方案的取值差距的
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2024-03-19 19:02:50
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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
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
文章目录一、基本原理二、计算过程三、实例 一、基本原理 熵值法是一种客观赋权法，是根据各项指标观测值所提供的信息的大小来确定指标权重。 在信息论中，熵是对不确定性信息的一种度量。信息量月越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性就越大，熵也越大。 对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标值的离散程度越大，提供的信息信息量越多，该指标对综合评价的影响（即权
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2023-10-20 11:32:22
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一直关注我们的朋友们一定会发现，近期SPSSAU增添了很多新功能。我们精挑细选出6个最常使用的功能，介绍给大家，看看这些新功能你有没有解锁成功呢？01 一键删除无效样本“无效样本”功能中，添加了一键删除无效样本的按钮。筛选出无效样本后，你可以直接选中【删除无效样本】按钮，一键删除无效样本。当然，这样做可能有一些风险，因为删除操作无法恢复。也就是说一定要确保筛除出的样本确实是不符合研究
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
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2024-09-27 14:53:39
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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
