Value-Iteration Algorithm: For each iteration k+1: a. calculate the optimal state-value function for all s∈S; b. untill algorithm converges. end up with an optimal state-value function Optimal State-Value Function As mentioned on the previous post, t…

Reinforcement Learning Posts Step-by-step from Markov Property to Markov Decision Process Markov Decision Process in Detail Optimal Value Function and Optimal Policy Dynamic Programming and Policy Evaluation Policy Improvement and Policy Iteration Va…

From the last post, we know how to evaluate a policy. But that's not enough, because the purpose of policy evaluation is to improve policies so that finally get the optimal policy. So in this post, we will discuss about how to improve a given policy,…

本文转自:http://www.pomdp.org/ 一.Background on POMDPs We assume that the reader is familiar with the value iteration algorithm for regular discrete Markov decision processes (MDPs). However, we will need to differentiate these from POMDPs which we could…

http://www.cnblogs.com/mfryf/archive/2012/03/31/2426324.html 一 作用建立3D到2D的映射关系,一旦标定后,对于一个摄像机内部参数K(光心焦距变形参数等,简化的情况是只有f错切=0,变比=1,光心位置简单假设为图像中心),参数已知,那么根据2D投影,就可以估计出R t:空间3D点所在的线就确定了,根据多视图(多视图可以是运动图像)可以重建3D.如果场景已知,则可以把场景中的虚拟物体投影到2D图像平面(DLT,只要知道M即可).或者根据世…

Deep Learning in a Nutshell: Reinforcement Learning   Share: Posted on September 8, 2016by Tim Dettmers No CommentsTagged Deep Learning, Deep Neural Networks, Machine Learning,Reinforcement Learning This post is Part 4 of the Deep Learning in a Nutsh…

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转…

原创作品,转载请标明:http://blog.csdn.net/Xiejingfa/article/details/51018337 今天我们来讲讲Redis中的哈希表. 哈希表在C++中相应的是map数据结构.但在Redis中称作dict(字典).Redis仅仅是用了几个简单的结构体和几种常见的哈希算法就实现了一个简单的相似高级语言中的map结构.以下我们来详细分析一下dict的实现. 在学习数据结构的时候.我们接触过一种称作"散列表"的结构,能够依据关键字而直接訪问记录. 说的详细…

Problem of State-Value Function Similar as Policy Iteration in Model-Based Learning, Generalized Policy Iteration will be used in Monte Carlo Control. In Policy Iteration, we keep doing Policy Evaluation and Policy Improvement untill our policy conve…

(2019年2月19日注:这篇文章原先发在自己github那边的博客,时间是2016年10月28日) 最近应该是六叔的物化理论作业要交了吧,很多人问我六叔的作业里面有两道题要怎么进行图像函数的拟合.综合起来的问题主要有两个: 1. 知道图像的准确拟合方程,但是不知道怎么拟合.(这个是本文的重点) 2. 不知道图像的准确拟合方程,也不知道怎么拟合,这个我可以稍微提供一个拟合的方向. 先从不知道图像的准确拟合方程开始吧,当你拿到一组数据时,你肯定是先看横纵坐标写的是什么,在19题的第二问里面,要求蒸…