在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Q值基本概念 Q值, 品质因素, Quality Factor 是广泛使用于物理和工程领域的一个参数, 这指的是一个机械或非机械的组件里, 共振(谐振)的能量损失比例, 是衡量一个元件或谐振回路性能的一个无量纲单位. 这个元件可以是电感, 电容, 介质谐振器, 声表面波谐振器, 晶体谐振器或LC谐振器等, 对于谐振电路, 当Q值关联损耗时, 直接影响到谐振电路的中间频率及其频率带宽. Q值越高, 那么存储在谐振中的能量损耗就越慢, 谐振就能存在更长的时间.Q值的大小取决于实际应用, 对不同的应用

1, 电容模型 电容阻抗可以表示为: 可算得自谐振频率点为: 在该点,容抗与感抗差为0,电容表现出纯电阻性. 2, 阻抗曲线 自谐点是区分电容器呈容性还是感性的分界点.从阻抗曲线看,在自谐点附近阻抗较小,因此去耦电容都有一定的工作范围,只有在自谐点附近电容才有较好的去耦作用. 3, Q值 因为电容可以等效为RLC串行电路, 因此它也会存在品质因素,即Q值. RLC串联电路Q值定义为谐振时感抗(容抗)与串联电阻的比值: 可见Q值仅与电路参数有关,与工作频率无关. 4, Q值与滤波 Q值与电路频率选

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得

这篇没搞懂...这里只对实现做记录. 修改的地方也只是在上一篇的基础上,在“记忆回放”函数里,计算 target Q 时取值做下调整即可. def experience_replay(self): """ 记忆回放. :return: """ # 检查是否替换 target_net 参数 if self.learn_step_counter % self.network.replace_target_stepper == 0: self.netw

#-*- coding: utf-8 -*- #确定最佳p.d.q值 import pandas as pd #参数初始化 discfile = '../data/discdata_processed.xls' data = pd.read_excel(discfile, index_col = 'COLLECTTIME') data = data.iloc[: len(data)-5] #不使用最后5个数据 xdata = data['CWXT_DB:184:D:\\'] from stats

电感的Q值又称为品质因数,即在通过一定频率信号时,感抗与等效损耗之比.品质因数越高即系统损耗越小效率越高,一般为50`100,最高500左右,再大就会烧毁.一般Q值与很多因素有关:绕线粗细,长度与直径比.绕线骨架等,频率越高Q越大,介电陶瓷比铁氧体Q大.,高Q值指高频电感使用时的低损耗和高适应性. 电感的高准确率不等于高Q值. 利用 高Q值场合:调谐回路. 避免高Q值场合:电源退耦电路中,LC自谐振不利于频率的消除. 电感的感抗X=2PIFL,设计时谐振频率点应该远高于工作频率,否则谐振时损毁几

  本篇博文为追忆以前写过的算法系列第四篇 温故知新 本篇于2009年发表于百度博客,当时还没接触CSDN.所以是文学和技术博客混淆,只是这个程序博文訪问量突破2000,有不少网友评论互动.应该对非常多人有一定的帮助. 程序介绍了数学建模中经典问题的两种解法,即席位分配问题! %适用于全部情况 BY Gu clear all clc %惯例Q值法分配席位,wy为席位数.ps为人数总和,R为分配方案 wy=19; P=[103 63 34] %菜单选项 MENUN=menu('选择方法','

场景描述: 表t2 中 有 自增主键 id  和 字段v  当插入记录的时候 要求 v与id 的值相等(按理来说这样的字段是需要拆表的,但是业务场景是 只有某些行相等 ) 在网上搜的一种办法是 先获取自增ID from t2 然后给v字段插入获取到的值 但是这样的做法在有删除行+调整过自增值的表中是不准确的 于是换个思路 从 information_schema 下手 读取表的信息 INSERT INTO `t2` VALUES ( NULL, ( SELECT `AUTO_INCREMENT`

自从之前看的一篇讲Scrapy下载中间件的文章后,一直认为设置里下载中间件的优先级数值越小,越优先,最近要抓的网站反爬增强了,所以需要使用代理ip,但是由于使用的是免费代理以至于经常失效,需要对失效的代理进行删除并设置新的代理重新发出请求,但是我编写的中间件怎么也不会被执行,由此天降大坑,废话说了这么多,直接看优先级到底是怎么样的: 1.我们先编写两个下载中间件,如下图 2.设置两个中间件的优先级,如下图 3.执行结果,如下图 总结   我们可以看到A_MiddleWare的优先级值为300,B

绝对定位元素(position: absolute)在其相对定位元素(即文档流中最近的非静态定位祖先元素)中,定位祖先元素的宽度为W,垂直高度为H,则存在以下关系: 元素水平方向 width + left + right + marginLeft + marginRight = W 垂直方向: height + top + bottom + marginTop + marginBottom =H 由于绝对定位元素的这种特性,所以可以实现伪元素与宿主元素等尺寸效果以及绝对定位元素的水平垂直居中设置

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I

在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Nature DQN的论文. 1. DQN(NIPS 2013)的问题 在上一篇我们已经讨论了DQN(NIPS 2013

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之前讲到Sarsa和Q Learning都不太适合解决大规模问题,为什么呢? 因为传统的强化学习都有一张Q表,这张Q表记录了每个状态下,每个动作的q值,但是现实问题往往极其复杂,其状态非常多,甚至是连续的, 比如足球场上足球的位置,此时,内存将无力承受这张Q表. 价值函数近似 既然Q表太大,那么怎么办呢? 假设我们可以找到一种方法来预测q值,那么在某个状态下,就可以估计其每个动作的q值,这样就不需要Q表了,这就是价值函数近似. 假设这个函数由参数w描述,那么 状态价值函数就表示为 v(s)≍f(

由于 Q 值与 next Q 使用同一个网络时,是在一边更新一边学习,会不稳定. 所以,这个算法其实就是将神经网络拆分成 2 个,一个 Q 网络,用于同步更新 Q 值,另一个是 target 网络,用于计算目标 Q 值,并且每隔一段时间,自动将最新的 Q 网络的权值同步给 target 网络即可. 其实也就是在上一篇的基础上做以下修改即可: 1.增加一个 target 网络. 2.在记忆回放的时候,取 max Q 的值时将原本使用的 Q 网络修改成使用 target 网络. 3.在训练一定次数后

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee

在强化学习系列的前七篇里,我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法.今天开始我们步入深度强化学习.这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法. Deep Q-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲. 1. 为何需要价值函数的近似表示 在之前讲到了强化学习求解方法,无论是动态规划DP,蒙特卡罗方法MC,还是时序差分TD,使用的状态都是离散的有限个状态集合$\mathbb{S}$.此时问题的规模比较小,比较容易求解.但是假