一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age

函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过"对象名+(参数列表)"的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待. 这是通过重载类的operator()来实现的. "在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性",标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行为: demo #include <iostrea

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行

函数对象: 重载函数调用操作符的类.其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象. 一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过"对象名+(參数列表)"的方式使用一个类对象,假设没有上下文,全然能够把它看作一个函数对待. 这是通过重载类的operator()来实现的. "在标准库中.函数对象被广泛地使用以获得弹性".标准库中的非常多算法都能够使用函数对象或者函数来作为自定的回调行为: demo #include <iostr

KMP函数求解:一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现,因此人们称它为KMP算法.KMP算法的关键是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.具体实现就是实现一个next()函数,函数本身包含了模式串的局部匹配信息. 首先需要明白: 1).next[j]=k的含义: 在这个模式字符串的第j个字符之前,已经存在了一个长度为k-1的子串相同,即:‘t1,t2,...tk-1’=‘tj-k+1,...tj-1’.

函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 传入函数 函数的本身也可以作为参数. Python内建的mapreduce的函数.(来源于谷歌的,后来被道格这家伙开源了,成为当今处理大数据最火热的hadoop中的计算模型---MapReduce) 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序

函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待. 这是通过重载类的operator()来实现的. “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行为: 谓词: 一元函数对象:函数参数1个: 二元函数对象:函数参数

一:函数对象(仿函数):实现状态记录等其他操作<相对于普通函数> 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象. 即是重载了“()”操作符的普通类对象. 一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待. “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数指针来作为自定的回调行为: 一元函数对象:函数参数1个

转载:http://www.cnblogs.com/vongang/archive/2012/05/04/2483419.html 记一个KMP算法的应用,经典的KMP算法详解还是看这里 问题:给一个串,求这个串前i位构成的前缀由多少个子串组成. 比如aabaabaabaab,前2位是aa,a重复了2次,前6位是aabaab,aab重复了2次,前9位是aabaabaab,aab重复了3次,前12位是aabaabaabaab,aab重复了4次. 先说一下next()函数.pre[i] = j表示 

Borg Maze POJ-3026 一开始看到这题是没有思路的,看了题解才知道和最小生成树有关系. 题目的意思是每次走到一个A或者S就可以分为多个部分继续进行搜索.这里就可以看出是从该点分出去的不同路径. 所以首先需要使用bfs求出每对顶点的最短路来,但是在这个过程中,我出了个bug,导致调试半天,就是那里bfs上下左右走的时候的x,y都用的原来的. 最小生成树就是使用prim算法,该算法和dijikstra算法特别像,唯一有区别的就是mincost函数的定义. #include<iostre

1.一群猴子排成一圈,按1,2,-,n依次编号.然后从第1只开始数,数到第m只,把它踢出圈,从它后面再开始数,再数到第m只,在把它踢出去-,如此不停的进行下去,直到最后只剩下一只猴子为止,那只猴子就叫做大王.要求编程模拟此过程,输入m.n, 输出最后那个大王的编号. function king($n, $m){ $monkeys = range(1, $n); //创建1到n数组 $i=0; while (count($monkeys)>1) { //循环条件为猴子数量大于1 if(($i+1)

/* Name: hdu--1358--Period Author: 日天大帝 Date: 20/04/17 10:24 Description: 长度/向后移动的位数 = 出现的次数 kmp其实匹配到了第str.size()位,这一位原本是'\0'的, 但是由于里面的递推下一位的关系,这一位其实也是匹配了的: */ #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; void getfail(string); ];

1)函数适配器的理论知识 2)常用函数函数适配器 标准库提供一组函数适配器,用来特殊化或者扩展一元和二元函数对象.常用适配器是: 1.绑定器(binder): binder通过把二元函数对象的一个实参绑定到一个特殊的值上,将其转换成一元函数对象.C++标准库提供两种预定义的binder适配器:bind1st和bind2nd,前者把值绑定到二元函数对象的第一个实参上,后者绑定在第二个实参上. 2.取反器(negator) : negator是一个将函数对象的值翻转的函数适配器.标准库提供两个预定义

STL算法之copy copy(beg, end, dest) #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> using namespace std; int main() { int myints[] = { 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 }; vector<int> myvector; vector<int>::iterator it; myvec

The theoretical study of computer program performance and resource useage.   First, analysis and then design.   Questions: 1 In programming, what is more important than performance(有什么比性能更重要)? correctness, simplicity(简洁性), maintainability, stability,

HDU Today Time Limit: 15000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 19826    Accepted Submission(s): 4671 Problem Description 经过锦囊相助.海东集团最终度过了危机.从此,HDU的发展就一直顺风顺水,到了2050年.集团已经相当规模了.据说进入了钱江肉丝经济开发区500强. 这时

目录: 1. 引言 专栏知识结构 从AlphaGo看深度强化学习 2. 强化学习基础知识 强化学习问题 马尔科夫决策过程 最优价值函数和贝尔曼方程 3. 有模型的强化学习方法 价值迭代 策略迭代 4. 无模型的强化学习方法 蒙特卡洛方法 时序差分学习 值函数近似 策略搜索 5. 实战强化学习算法 Q-learning 算法 Monte Carlo Policy Gradient 算法 Actor Critic 算法 6. 深度强化学习算法 Deep Q-Networks(DQN) Deep De

2015年,DeepMind团队在Nature杂志上发表了一篇文章名为"Human-level control through deep reinforcement learning"的论文,在这篇论文中,他们提出了DQN算法的改进版本,他们将改进的算法应用到49种不同的Atari 2600游戏中,并且其中的一半实现了超过人类玩家的性能.现在,深度强化学习已经成为了人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域最前沿的研究方向,在各个应用领域也是备受推崇,如同

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得