函数逼近（Function Approximation） 此前介绍的所有方法都是表格方法（tabular methods），即为每个状态–动作对存储一个值：要么是该动作的 Q 值，要么是该动作的偏好值。 在大多数实际应用中，这样存储的值数量会迅速变得无法处理。例如当输入为原始图像时，可能的状态数目本 ...
上篇博文：內积空间中的最佳逼近中的內积和范数：———————————————————————————————————————————————————— 空间中的最佳逼近：勒让德多项式：...
原创
2021-08-20 11:48:34
371阅读
上篇博文：內积空间中的最佳逼近中的內积和范数：———————————————————————————————————————————————————— 空间中的最佳逼近：勒让德多项式：...
原创
2022-04-14 14:29:49
149阅读
## 分段低阶多项式逼近函数模型实现指导
分段低阶多项式逼近是一种用于用多个简单的多项式函数来逼近复杂函数的方法。此方法在工程和数值分析中非常重要。本文将逐步教会你如何在 Python 中实现这种模型。
### 一、整体流程
在开始编码之前，让我们先明确整个实现过程。下面是主要步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
# 教程：径向基神经网络逼近函数实现
## 1. 简介
在这篇文章中，我们将学习如何使用径向基神经网络逼近函数。径向基神经网络是一种用于函数逼近和分类问题的机器学习算法，它具有简单且高效的特点。我们将按照以下步骤来进行实现：
## 2. 步骤
以下是实现径向基神经网络逼近函数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 定义径向基神经网
原创
2023-08-28 12:23:50
157阅读
用BP网络完成函数的逼近 ,此处主要为了演示效果，其中部分函数已经废弃。具体如下： % 用BP网络完成函数的逼近 clf re
原创
2022-08-15 12:48:26
79阅读
http://c.biancheng.net/view/1924.html Hornik 等人的工作（http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf）证明了一句话，“只有一个隐藏
转载
2019-05-10 16:34:00
125阅读
2评论
注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第九章的理解整理~ 这里是第一、二节 我们知道 强化学习主要是通过对状态或动作状态组的值函数估计来进行决策。在之前的讨论中，每个状态的状态值函数只受前继、后继状态的影响，一次更新只影响一个状 ...
转载
2021-11-03 14:59:00
355阅读
2评论
。一、函数逼近介绍我们知道限制 Sarsa 和
原创
2023-02-06 13:48:29
342阅读
1、直方图2、使用OpenCV统计绘制直方图3、图像仿射变换4、图像透视变换 1、直方图import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
src = cv2.imread("C:/picture/dog.jpg")
cv2.imshow("src", src)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAl
转载
2023-08-27 00:42:42
6阅读
4.1 √ 神经元模型： 用数学公式表示为：f 为激活函数。 神经网络 是 以神经元为基本单元构成 的。 √ 激活函数： 引入 非线性 激 活因素， 提高模型的表达力 。 常用的激活 函数有 relu 、 sigmoid 、h tanh 等。 ① 激活函数 relu: 在 Tw ensorflow 中，用 tf.n
转载
2024-03-13 21:59:20
49阅读
四舍五入cin>>m;(int)(m/(1.0*10)+0.5);//对于除以多少是根据题意来的#include<iomanip> cout<<fixed<<setprecision(1)<< 需要的地方； 这里为自动的四舍五入，保留一位小数基本函数max();最大值min();最小值abs();绝
转载
2024-03-27 10:40:54
31阅读
# Python 逼近法求积分上限
积分是微积分中一个重要的概念，它主要用于计算函数在某个区间内的总变化量。在实际应用中，某些函数的积分解析形式并不容易求得，或者根本无法求得，这时候我们可以使用数值方法来逼近这些积分值。本文将介绍使用Python编程语言来实现逼近法求积分上限的方法，并附上代码示例和相关图示。
## 数值积分概述
数值积分方法有很多种，常见的包括矩形法、梯形法和辛普森法等。这
原创
2024-08-27 06:07:42
92阅读
很早前就读了一遍谷歌大脑工程师Eric Jang的一个解答，想把这个知识与大家分享！最近也发现，有很多牛人喜
转载
2022-07-22 10:27:58
114阅读
范数（最小化）内积（正交化）正交函数族（降维）最小二乘法、最小二乘法拟合、最佳平方三角逼近 傅里叶级数 频域分析 欧拉公式 DFT(离散傅里叶变换) 快速傅里叶变化 。总之，利用函数逼近方法，就可以找到很多数据的规律，规律用函数表示，虽然不是完全预测规律，但是概率很大。用处就是将复杂函数近似为一个简单函数，进而求解。函数逼近的方法包括多项式逼近、样条逼近、三角多
原创
2023-11-08 19:33:47
348阅读
就是研究函数和曲线可以近似为 另一个函数或数据集，那么怎么来近似尼？逼近算法。两者之间的误差尼？逼近误差一、用python做数学计算import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.
原创
2023-11-01 16:31:45
505阅读
RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种常用的神经网络模型，具有快速收敛、泛化能力强的优点。在实际应用中，我们经常需要利用RBF神经网络来逼近未知函数，以实现函数的预测、分类等任务。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数库，可以方便地实现RBF神经网络的构建和训练。下面我们就来看看如何使用Matlab实现RBF神经网络逼近未知函数的过程。
原创
2024-02-26 04:09:31
620阅读
BigGan、Bert、GPT 2.0 等模型的出现似乎表明，DNN 模型越大，其准确率越高。但芯片内存的增长速度似乎无法满足这种“暴力美学”的需要。为此，谷歌提出并开源了一种新的方法——GPipe，利用管道并行化扩展 DNN 训练以克服这种局限。它可以让研究者轻松部署更多的加速器，以训练更大的模型，并在不调整超参数的前提下实现性能扩展。 深度神经网络（DNN）推动了许多机器
转载
2024-01-04 13:50:46
43阅读
文章目录前言往期文章1. 一维插值1.1 线性插值与样条插值(B-spline)1.2 高阶样条插值2. 二维插值2.1 图像模糊处理——样条插值2.2 二维插值的三维图3. 最小二乘拟合结语前言Hello！小伙伴！ 非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
原创
2023-01-16 07:13:45
131阅读
# 分段低阶多项式逼近实现指南
在数据科学和机器学习的领域，低阶多项式逼近是一种有效的方法，用于近似复杂函数。通过将函数在特定区间内分段，用多项式来逼近，我们可以获得不错的预测效果。在本教程中，我们将一起实现分段低阶多项式逼近，并详细说明每一步的实现步骤。
## 整体流程
以下是整个实现过程的步骤概览。我们将使用表格来展示每一步的主要内容和目标：
| 步骤 | 描述
