强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01  15:15:42   最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中. [REINFORCE 算法原理推导]  [Pytorch 代码实现] 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytorch-REINFORCE/blob/master/assets

 学过思科交换机的朋友,可能对基于策略划分VLAN的配置方法印象非常深,感觉确实比较复杂,先要配置VMPS以及VMPS数据库,但在华为交换机中,这种现象得到了彻底改变,因为它有了一种特殊的端口类型——Hybrid.说它特殊是因为Hybrid端口既可以像Access类型端口那样在发送数据时不带VLAN标签,又可以像Trunk类型端口那样在发送数据时带上VLAN标签,且同时允许多个VLAN的帧通过.这就为华为在许多方面的配置优化打下了基础,此处介绍的基于策略划分VLAN就是其中一个.通过下面的学习,

应学习之需,最近一段时间阅读了一篇论文,特写下总结,若有纰漏,还望指出. 目录 引言 推荐机制 实现 评估 心得 1.1 为什么要了解移动用户的隐私期望 1.移动设备的广泛使用存在一些潜在的隐私威胁和信息泄漏. 2.系统供应商针对这个问题已经提出了相应措施,例如:苹果的iOS系统可以让用户控制应用是否可以访问特定的敏感数据源.Android平台同样也有类似的细粒度权限控制机制.然而,存在自身缺点:不包括所有的用户都具备知识背景能够正确地进行隐私配置.同时是一项乏味且具有挑战性的工作.用户体验不高

注册拦截器旨在解决如何将拦截器应用到目标方法的问题.在我看来,针对拦截器的注册应该是明确而精准的,也就是我们提供的注册方式应该让拦截器准确地应用到期望的目标方法上,不能多也不能少.如果注册的方式过于模糊,很容易将拦截器应用到非目标方法上.按照这个原则,一些AOP框架提供的针对类型命名空间.类型或者成员名称前(后)缀的拦截器映射策略其实都是不严谨的.Dora.Interception只提供两种严谨的拦截器注册方式,一种前面介绍的针对特性标注的方式,另一种就是本篇介绍的针对策略的方式. 一.AddP

Spring AOP基于配置文件的面向方法的切面 Spring AOP根据执行的时间点可以分为around.before和after几种方式. around为方法前后均执行 before为方法前执行 after为方法后执行 这里只对around的方式进行介绍.本文只是摘录相应的思路,许多辅助类和方法不一一给出.因此下述方法并不能正常运行. 定义忽略权限检查注解类 @Documented @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.

cisco路由基于策略的路由选择 基于策略的路由选择是一种手段,通过它管理员可以在基于目的地的路由选择协议中实现偏离标准路由的路由选择.基于目的地的路由选择协议将根据到一个目的地的最短路径选择路由,基于目的地的路由选择允许管理员决定想要将通信量路由到那里. 基于源的策略 基于源策略的路由选择允许用户根据信息量的始发地做出路由选择决定.参见下图. 我们需要在R1上创建一个策略,在R1的ATM0/0接口允许从网络192.168.200.0/24发送通信量到网络192.168.50.0/24和192.

之前买了一本书,叫<架构探险-从零开始写Java Web框架 >(不推荐购买-),一本标题党书籍!但是我很推崇作者写代码的方式,就是基于TODO的方式进行开发! 个人认为以基于TODO的方式进行开发,至少有如下几点优势: 有助于理解需求 有助于梳理业务流程 有助于任务拆解和代码封装 TODO即注释 更易于进入心流体验 同时还能避免如下两种情况: 下面我以Blog的创建流程为例,来演示基于TODO的开发方式,并说明为何基于TODO的开发方式有如上优势! 后端的开发框架请见Web开发框架推导! 流

目录 前言 目录 循环神经网络 基于LSTM的分词 Embedding 数据预处理 模型 如何添加用户词典 前言 很早便规划的浅谈分词算法,总共分为了五个部分,想聊聊自己在各种场景中使用到的分词方法做个总结,种种事情一直拖到现在,今天抽空赶紧将最后一篇补上.前面几篇博文中我们已经阐述了不论分词.词性标注亦或NER,都可以抽象成一种序列标注模型,seq2seq,就是将一个序列映射到另一个序列,这在NLP领域是非常常见的,因为NLP中语序.上下文是非常重要的,那么判断当前字或词是什么,我们必须回头看

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型

目录 前言 目录 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM) HMM分词 两个假设 Viterbi算法 代码实现 实现效果 完整代码 参考文献 前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分

前言 在浅谈分词算法(1)分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类,在浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法.在(1)中,我们也讨论了这种方法有的缺陷,就是OOV的问题,即对于未登录词会失效在,并简单介绍了如何基于字进行分词,本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法. 目录 浅谈分词算法(1)分词中的基本问题浅谈分词算法(2)基于词典的分词方法浅谈分词算法(3)基于字的分词方法(HMM)浅谈分词算法(4)基于字的分词方法(

给线程池增加拒绝策略和停止方法 package com.dwz.concurrency.chapter13; import java.util.ArrayList; import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class SimpleThreadPool3 { private final int size; private final int queueSize; private final static int DEFA

知识图谱实体对齐2:基于GNN嵌入的方法 1 导引 我们在上一篇博客<知识图谱实体对齐1:基于平移(translation)嵌入的方法>中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐.这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱\(\mathcal{G}_1\)和\(\mathcal{G}_2\)的重叠实体分别进行嵌入,并加上一个对齐损失来完成对齐.不过,除了基于平移的嵌入模型之外,是否还有其它方式呢? 答案是肯定的.目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1],这些方法不

step 1:Neural Network as Actor step 2:goodness of function(训练一些Actor) 是一个序列,包含T个状态s.行为a.奖励s.代表某一次的开始到结束的过程. 是一个奖励和. 是某一设定好的参数获得的总平均奖励 用策略去玩N次游戏获得N个,则从概率中进行采样. step 3:pick the best function(找到最好的一个Actor) 方法:Gradient Ascent 即最大化,用Gradient Ascent方法寻找使最大

翻译如下: 在封面下,角色授权和声明授权使用需求,需求的处理程序和预配置的策略. 这些构建块允许您在代码中表示授权评估,从而允许更丰富,可重用和容易测试的授权结构. 授权策略由一个或多个需求组成,并在应用程序启动时作为授权服务配置的一部分注册,在Startup.cs文件中的ConfigureServices中. public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { services.AddMvc(); services.AddA

本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal translation for the tutorial written and posted by Arthur Juliani on Medium.com. And my work is completely based on aim of sharing knowledges and welco

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

回到目录 之前的讲过两篇关于日志组件的文章,分别是<第一回  日志记录组件之自主的Vlog>和<第三回  日志记录组件之log4net>,而今天主要说一下我自己开发的另一种日志组件Logger.Core,它也属于面试AOP(横切关注点)的一部分,这个组件对于一些想学习设计模式的同学来说,无疑是一个大餐!Logger.Core项目里内含了策略模式,模版方法模式,工厂模式和单例模式,可以说,最常用的模式都用到了,而它们在这个项目里都起到了什么作用,什么时候用到它们呢,这些答案相信在看完

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是

新人熟悉项目必备工具!基于SpringAOP开发的一款方法调用链分析插件,简单到只需要一个注解,异步非阻塞,完美嵌入Spring Cloud.Dubbo项目!再也不用担心搞不懂项目! 很多新人进入一家新公司后,最头疼的就是如何快速了解公司的业务和项目架构. 因为文档很少,没有文档,或者是文档严重落伍, 根本没法看:如果你碰到一个特别热心的老员工,事无巨细地给你讲,随时在你身边答疑解惑, 那简直是天大的好运气, 现实是大家都很忙,没人给你讲解. 很快就要深入项目做开发了,怎么办呢? 我在加入新公司