DQN 算法改进 (一)Dueling DQN Dueling DQN 是一种基于 DQN 的改进算法.主要突破点:利用模型结构将值函数表示成更加细致的形式,这使得模型能够拥有更好的表现.下面给出公式,并定义一个新的变量: \[ q(s_t, a_t)=v(s_t)+A(s_t, a_t) \] 也就是说,基于状态和行动的值函数 \(q\) 可以分解成基于状态的值函数 \(v\) 和优势函数(Advantage Function)\(A\) .由于存在: \[ E_{a_{t}}[q(s_t,

一. 概述 强化学习算法可以分为三大类:value based, policy based 和 actor critic. 常见的是以DQN为代表的value based算法,这种算法中只有一个值函数网络,没有policy网络,以及以DDPG,TRPO为代表的actor-critic算法,这种算法中既有值函数网络,又有policy网络. 说到DQN中有值函数网络,这里简单介绍一下强化学习中的一个概念,叫值函数近似.一个state action pair (s,a)对应一个值函数Q(s,a).理论

ISAP算法对 Dinic算法的改进: 在刘汝佳图论的开头引言里面,就指出了,算法的本身细节优化,是比较复杂的,这些高质量的图论算法是无数优秀算法设计师的智慧结晶. 如果一时半会理解不清楚,也是正常的.但是对于一个优秀的acmer来说,其算法的本身,可以锻炼你的思维.增长见识! 下面是我对 Dinic和ISAP的认识: Dinic算法比较值钱的 EK算法来说,已经有很大的提高了,其优势在哪里呢? 就是在于他的分层思想.在层次图上增广.但是,他也有弊端. 就是每次进行增广后,对于层次图都进行了从头

DQN算法:基础入门看看 # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 class DQNAgent: def __

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48914067 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:非hash方法 - 大数据集下的频繁项集:挖掘随机采样算法.SON算法.Toivonen算法 Apriori算法的改进:大数据集下的频繁项集挖掘 1. 前面所讨论的频繁项都是在一次能处理的情况.如果数据量过大超过了主存的大小,这

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48901217 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之关联规则Apriori算法的改进:基于hash的方法:PCY算法, Multistage算法, Multihash算法 Apriori算法的改进 {All these extensions to A-Priori have the goal of minimiz

md5是哈希算法的改进加强,因为不同原始值可能hash结果一样,但md5则改善了用于验证消息完整性,不同md5值原始值也必将不一样

KMP算法的改进 KMP算法已经在极大程度上提高了子符串的匹配效率,但是仍然有改进的余地. 1. 引入的情景 下面我们就其中的一种情况进行分析: 主串T为"aaaabcde-" 子串S为"aaaade" 那么容易求得子串的next[]={0,1,2,3,4} 下标 1 2 3 4 5 子串 a a a a d next 0 1 2 3 4 当使用KMP算法进行匹配时, 由于T[5]!=S[5], 因此子串指针回溯, 子串回溯后变为T[5]与S[4]的关系,依然不等,

KMP算法简介 KMP算法是在基础的模式匹配算法的基础上进行改进得到的算法,改进之处在于:每当匹配过程中出现相比较的字符不相等时,不需要回退主串的字符位置指针,而是利用已经得到的部分匹配结果将模式串向右"滑动"尽可能远的距离,再继续进行比较.在KMP算法中,依据模式串的next函数值实现字串的滑动,本随笔介绍next函数值如何求解. next[ j ]求解 将 j-1 对应的串与next[ j-1 ]对应的串进行比较,若相等,则next[ j ]=next[ j-1 ]+1;若不相等,

soundtouch变速算法很类似sola算法,细看才知道是wsola算法. 上个星期有个需求,将该变速应用到直播的包处理,有点类似于webrtc的netEQ处理机制. 直接使用soundtouch,会存在一些问题: 1.一段正常,一段变速,中间会出现不连续,有冲击.或者不同速率的切换. 越频繁,现象更明显,有de,de的声响. 2.soundtouch每次处理,会有残余,如果用flush,音质会受到影响,一般到结尾采用该函数. 也就是说输入样本有残余. 3.soundtouch变速的长度不能精

1.朴素的模式匹配算法 朴素的模式匹配算法:就是对主串的每个字符作为子串开头,与要连接的字符串进行匹配.对主串做大循环,每个字符开头做T的长度的小循环,直到成功匹配或全部遍历完成为止. 又称BF算法 package com.alice.dataStructe5.bf; /** * 返回子串t在主串s中第pos个字符之后的位置,若不存在,则返回-1 * @author Administrator * */ public class BF { public int index(String s,St

改进的冒泡排序 一.算法描述 基于原冒泡排序 每次选取第一个元素作为主元往后进行比较,若遇到比它小的则放到它左边(即进行交换),若遇到比它大的则选取大的作为主元进行后续比较,每趟选取了无序列中最大元素放置无序列最后位,当一趟比较没有发生交换则为有序序列,即像吐泡泡一样第一次把最大的数吐到最末位,第二趟把倒数第二大的数吐到倒数第二位..... 到last,同样当某趟排序不发生交换时完成排序 二.算法分析 原每趟排序的范围固定为0到n,0到n-1,0到n-2......到last,且每次的last是

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现).但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方. 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘,特别是弱边缘和孤立的边缘,可能在双阀值和联通计算中被剔除.很自然地可以预见,如果加大高斯模糊的半径,对噪声的平滑力度加大,但也会使得最后得到的边缘图中的边缘明显减少.这里依然用Lena

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

## 基本PSO的改进 虽然粒子群在求解优化函数时,表现了较好的寻优能力:通过迭代寻优计算,能够迅速找到近似解:但基本的PSO容易陷入局部最优,导致结果误差较大. 两个方面:1.将各种先进理论引入到PSO算法,研究各种改进和PSO算法:(混沌技术,神经网络技术,自适应技术)2.将PSO算法和其它智能优化算法相结合,研究各种混合优化算法,达到取长补短.改善算法某方面性能的效果. 近时期粒子群改进策略主要体现的方面:1.PSO算法的惯性权重模型,通过惯性权重的引入,提高了算法的全局搜索能力:2.带邻

最先看到这一题,直觉的解法就是len从1到s1.size()-1,递归调用比較s1和s2长度为len的子串是否相等.以及剩余部分是否相等. 将s1分成s1[len + rest],分别比較s2[len + rest]和s2[rest + len] 代码例如以下: bool isScramble(string s1, string s2) { return find(s1, s2); } bool find(string s1, string s2) { if (s1.compare(s2) ==

kmeans算法的流程:   EM思想很伟大,在处理含有隐式变量的机器学习算法中很有用.聚类算法包括kmeans,高斯混合聚类,快速迭代聚类等等,都离不开EM思想.在了解kmeans算法之前,有必要详细了解一下EM思想. Kmeans算法属于无监督学习中的一种,相比于监督学习,能节省很多成本,省去了大量的标签标注.每个数据点都有自己的隐式的分类.聚类要做的是,从中选取出数个聚类中心,对数据集进行初始聚类.此后,通过更新聚类中心(把簇中心缓存起来),重新聚类,然后再更新簇中心,如果此簇中心与旧的簇

              1.前言                                a.对于工程问题,一般描述为:从一些测量值(观测量)x 中估计参数 p?即x = f(p),                              其中,x为测量值构成的向量,参数p为待求量,为了让模型能适应一般场景,这里p也为向量.                              这是一个函数求解问题,可以使用Guass-Newton法进行求解,LM算法是对Newton法的改进.

第三章 如何改进和优化RSA算法 这章呢,我想谈谈在实际应用出现的问题和理解. 由于近期要开始各种忙了,所以写完这章后我短时间内也不打算出什么资料了=- =(反正平时就没有出资料的习惯.) 在讲第一章的时候我提到过两个函数在真实应用时舍弃掉的,为何这样说呢? 因为在实际应用中,生成了数据规模N和两把密钥E与D即可进行RSA算法的运作,在应用RSA时只需要一个a^b%c幂模运算函数,所以优化点集中在了数据类型和数据加密解密速度上. 注意RSA函数有个特点,就是根据源数据产生的密文一定是属于n内的,

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> #include<cstring> #include<iostream> using namespace std; #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW -2 typedef int Status; #define MAXSTRLEN 255 //用户可在255以内定义最长串长