一.PolicyNetwork(走棋网络) 首先来讲一下走棋网络.我们都知道,围棋的棋盘上有19条纵横交错的线总共构成361个交叉点,状态空间非常大,是不可能用暴力穷举的方式来模拟下棋的.但是我们可以换一种思路,就是让计算机来模拟职业棋手来下棋.DeepMind团队首先想到的是用深度卷积神经网络,即DCNN来学习职业棋手下棋.他们将围棋棋盘上的盘面视为19*19的图片作为输入,黑子标为1,白子标为-1,无子标为0.但是还不能仅仅将这一张图送入网络中进行训练,因为围棋盘面的情况非常复杂,棋子之间的

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

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本文来自:张洋的MySQL索引背后的数据结构及算法原理 摘要 本文以MySQL数据库为研究对象,讨论与数据库索引相关的一些话题.特别需要说明的是,MySQL支持诸多存储引擎,而各种存储引擎对索引的支持也各不相同,因此MySQL数据库支持多种索引类型,如BTree索引,哈希索引,全文索引等等.为了避免混乱,本文将只关注于BTree索引,因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引,至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论. 文章主要内容分为三个部分. 第一部分主要从数据结构及算法理论层面讨论MySQL数

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