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

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,

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 __

JVM基本垃圾回收算法回收策略 引用计数(Reference Counting):比较古老的回收算法.原理是此对象有一个引用,即增加一个计数,删除一个引用则减少一个计数.垃圾回收时,只用收集计数为0的对象.此算法最致命的是无法处理循环引用的问题. 标记-清除(Mark-Sweep):此算法执行分两阶段.第一阶段从引用根节点开始标记所有被引用的对象,第二阶段遍历整个堆,把未标记的对象清除.此算法需要暂停整个应用,同时,会产生内存碎片. 复制(Copying):此算法把内存空间划为两个相等的区域,每

试题 算法训练 sign函数 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 给定实数x,输出sign(x)的值. sign(x)是符号函数,如果x>0,则返回1:如果x=0,则返回0:如果x<0,则返回-1. 输入格式 一行一个实数x. 输出格式 一行一个整数表示答案. 样例输入 -0.0001 样例输出 -1 数据规模和约定 |x|<=10000,输入数据精度最多达到4位小数. package 第十次模拟; import java.util.Scanner; pub

试题 算法训练 二元函数 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 令二元函数f(x,y)=ax+by,a和b为整数,求一个表达式S的值. 只有满足以下要求的表达式才是合法的: 1.任意整数x是一个合法的表达式: 2.如果A和B都是合法的表达式,则f(A,B)也是一个合法的表达式. 输入格式 第一行两个数a和b: 第二行一个字符串S表示要求的表达式. 输出格式 一行一个数表示表达式S的值. 样例输入 1 2 f(1,f(1,-1)) 样例输出 -1 数据规模和约定 S的长

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

背景 现有个处理股票行情消息的系统,其架构如下: 由于数据量巨大,系统中启动了 15 个线程来消费行情消息.消息分配的策略较为简单:对 symbol 的 hashCode 取模,将消息分配给其中一个线程进行处理. 经过验证,每个线程分配到的 symbol 数量较为均匀,于是系统愉快地上线了. 运行一段时间后,突然收到了系统的告警,但此时并非消息峰值时间段.经过排查后,发现问题出现在 hash 函数上: 虽然每个线程被分配到的 symbol 数量较为均衡,但是部分热门 symbol 的报价消息量会

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

现在我们来看看变易算法.所谓变易算法(Mutating algorithms)就是一组能够修改容器元素数据的模板函数,可进行序列数据的复制,变换等. 我们现在来看看第一个变易算法:元素复制算法copy.该算法主要用于容器之间元素的拷贝,即将迭代器区间[first,last)的元素复制到由复制目 标result给定的区间[result,result+(last-first))中.下面我们来看看它的函数原型: template<class InputIterator, class OutputIte

1. 穷举法 基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术 定义:直接或间接调用自身的过程 递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法 基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再

一.count函数 algorithm头文件定义了一个count的函数,其功能类似于find.这个函数使用一对迭代器和一个值做参数,返回这个值出现次数的统计结果. 编写程序读取一系列int型数据,并将它们存储到vector对象中,然后统计某个指定的值出现了多少次. 核心代码: cout<<count(ivec.begin() , ivec.end() , searchValue) 具体实现: //读取一系列int数据,并将它们存储到vector对象中, //然后使用algorithm头文件中定

对于计算机专业的学生来说,他们一定会很熟悉一句话:程序设计 = 算法 + 数据结构.而根据笔者的理解,所谓程序设计其实就是为了编程解决实际问题,所谓算法是一种解决问题某种思维的方法,但是思维需要得到编程实践,这就需要基于数据结构.一个好的数据结构能够让我们更快更高效得处理数据,有些模拟性.数学背景并不深厚的的问题,仅仅基于高效的数据结构就可以解决.那么这一章节,我们就单独将队列.栈.双端队列拿出来,结合具体的题目,看看它们是如何灵活的运用到解题策略当中的. 考虑到笔者在<入门经典>和<啊

在白书中提到了一种O(n)级别的寻找中位数算法 就是我们今天要介绍的主角 快速选择算法 类似快排 选择一个比较元素 进行递归处理寻找第k大元素 假设最后比较元素到了i 以下描述是我写快排的常用字符 所以外人应该看不懂.... 如果(i-s+1)<k  去(i+1,t)的区间  递归寻找第(k-(i-s+1)) 大的数 如果(i-s+1)=k 返还i的值即可 如果 (i-s+1)>k 去 (s,i-1)的区间 递归找第k大的数 类似快排的思想 很容易理解 代码如下: int swap(long

八.算法和容器中存在的功能相同的函数: 8.1.array: 8.1.1.fill. 1.在array中:void fill (const value_type& val); 2.在algorithm中: template <class ForwardIterator, class T> void fill (ForwardIterator first, ForwardIterator last, const T& val); 8.1.2.swap. 1.在array中: vo

<机器学习实战>知识点笔记目录 K-近邻算法(KNN)思想: 1,计算未知样本与所有已知样本的距离 2,按照距离递增排序,选前K个样本(K<20) 3,针对K个样本统计各个分类的出现次数,取最大次数的分类为未知样本的分类 函数classify0虽然只有短短的几行代码,涉及的知识点却非常多,具体的知识点整理如下: 一.程序清单2-1笔记1,shape函数shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数.比如:group = array(

转自 wang0606120221:http://blog.csdn.net/wang0606120221/article/details/7402688 假设KMP算法中的模式串为P,主串为S,那么该算法中的核心是计算出模式串的P的next函数. KMP算法是在已知的模式串的next函数值的基础上进行匹配的. 由于本次只讨论next的求值过程,因此KMP算法的数学推理过程这里不再讲解. 从KMP算法的数学推理可知,此next函数只取决与模式匹配串自身的特点和主串没有任何关系,此函数 默认认为n

算法笔记 参考资料:https://wenku.baidu.com/view/25540742a8956bec0975e3a8.html sg函数大神详解:http://blog.csdn.net/luomingjun12315/article/details/45555495 sg[i]定义,从i走一步能到达的j的sg[j]以外的最小值,那么从sg函数值为x的状态出发,我们能转移到sg值为0,1,...,x-1的状态 对于某个人来说,0是他的必败态,sg[0] = 0 我们从这个状态出发,用d

我接触princomp函数,主要是因为实验室的项目需要,所以我一接触的时候就希望快点学会怎么用. 项目中需要利用PCA算法对大量数据进行降维. 简介:主成分分析 ( Principal Component Analysis , PCA )或者主元分析.是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题.计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间. 对于银行后台存储的大量数据进行分析,并不一件易事,由于每个人的信息属性众多,辨别起来颇为费力

demo 二元函数对象 #include <iostream> #include <cstdio> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; template <typename T> class SumVector { public: T operator()(T t1, T t2) // 二元函数对象 { return t1 + t2; } protected: p