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

本人免费整理了Java高级资料,一共30G,需要自己领取;传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/JzddfH-7yNudmkjT0IRL8Q 说起垃圾收集(Garbage Collection, GC),想必大家都不陌生,它是JVM实现里非常重要的一环,JVM成熟的内存动态分配与回收技术使Java(当然还有其他运行在JVM上的语言,如Scala等)程序员在提升开发效率上获得了惊人的便利.理解GC,对于理解JVM和Java语言有着非常重要的作用.并且当我们需要排查各种内存溢

原文:经典算法题每日演练--第十七题 Dijkstra算法 或许在生活中,经常会碰到针对某一个问题,在众多的限制条件下,如何去寻找一个最优解?可能大家想到了很多诸如“线性规划”,“动态规划” 这些经典策略,当然有的问题我们可以用贪心来寻求整体最优解,在图论中一个典型的贪心法求最优解的例子就莫过于“最短路径”的问题. 一:概序 从下图中我要寻找V0到V3的最短路径,你会发现通往他们的两点路径有很多:V0->V4->V3,V0->V1->V3,当然你会认为前者是你要找的最短 路径,那如

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法 之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法 在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样

国密SM4对称算法实现说明(原SMS4无线局域网算法标准) SM4分组密码算法,原名SMS4,国家密码管理局于2012年3月21日发布:http://www.oscca.gov.cn/News/201204/News_1228.htm ,但不能下载标准文档. SM4为对称算法,密钥长度和分组长度均为128位.按原SMS4的标准描述:加密算法与密钥扩展算法都采用32轮非线性迭代结构.解密算法与加密算法的结构相同,只是轮密钥的使用顺序相反,解密轮密钥是加密轮密钥的逆序. 该算法网上的C语言实现如下:

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内

原文:经典算法题每日演练--第十一题 Bitmap算法 在所有具有性能优化的数据结构中,我想大家使用最多的就是hash表,是的,在具有定位查找上具有O(1)的常量时间,多么的简洁优美, 但是在特定的场合下: ①:对10亿个不重复的整数进行排序. ②:找出10亿个数字中重复的数字. 当然我只有普通的服务器,就算2G的内存吧,在这种场景下,我们该如何更好的挑选数据结构和算法呢? 一:问题分析 这年头,大牛们写的排序算法也就那么几个,首先我们算下放在内存中要多少G: (10亿 * 32)/(1024*

原文:经典算法题每日演练--第七题 KMP算法 在大学的时候,应该在数据结构里面都看过kmp算法吧,不知道有多少老师对该算法是一笔带过的,至少我们以前是的, 确实kmp算法还是有点饶人的,如果说红黑树是变态级的,那么kmp算法比红黑树还要变态,很抱歉,每次打kmp的时候,输 入法总是提示“看毛片”三个字,嘿嘿,就叫“看毛片算法”吧. 一:BF算法 如果让你写字符串的模式匹配,你可能会很快的写出朴素的bf算法,至少问题是解决了,我想大家很清楚的知道它的时间复 杂度为O(MN),原因很简单,主串和模

一.KNN算法概述 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法.KNN是一种分类(classification)算法,它输入基于实例的学习(instance-based learning),属于懒惰学习(lazy learning)即KNN没有显式的学习过程,也就是说没有训练阶段,数据

思考与算法:大脑是cpu.思考是算法

算法看这里: http://www.cnblogs.com/grenet/archive/2010/06/01/1748448.html 用数组实现: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string> using namespace std; //LD算法(Levenshtein Distance)又成为编辑距离算法(Edit Distance).他是以字符串A通过插入字符.删除字符.替换字符变成另一个字符

理论基础 近似熵? 定义:近似熵是一个随机复杂度,反应序列相邻的m个点所连成折线段的模式的互相近似的概率与由m+1个点所连成的折线段的模式相互近似的概率之差. 作用:用来描述复杂系统的不规则性,越是不规则的时间序列对应的近似熵越大.反应维数改变时产生的新的模式的可能性的大小. 对于eeg信号来说,由于噪声存在.和信号的微弱性.多重信号源叠加,反映出来的是混沌属性,但是同一个人在大脑活动相对平稳的情况下,其eeg近似熵应该变化不大. 证明和对应几何意义可参考论文:https://wenku.bai

目录 1 问题描述 2 解决方案 1 问题描述 引用自百度百科: 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法,每个强连通分量为搜索树中的一棵子树.搜索时,把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈,回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量. 定义D

之前介绍的apriori算法中因为存在许多的缺陷,例如进行大量的全表扫描和计算量巨大的自然连接,所以现在几乎已经不再使用 在mahout的算法库中使用的是PFP算法,该算法是FPGrowth算法的分布式运行方式,其内部的算法结构和FPGrowth算法相差并不是十分巨大 所以这里首先介绍在单机内存中运行的FPGrowth算法 还是使用apriori算法的购物车数据作为例子,如下图所示: TID为购物车项的编号,i1-i5为商品的编号 FPGrowth算法的基本思想是,首先扫描整个购物车数据表,计算

一.算法简介 Tarjan 算法一种由Robert Tarjan提出的求解有向图强连通分量的算法,它能做到线性时间的复杂度. 我们定义: 如果两个顶点可以相互通达,则称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 例如:在上图中,{1 , 2 , 3 , 4 } , { 5 } ,  { 6 } 三个区域可以相互连通,称为这个图的

传送门 #1032 : 最长回文子串 时间限制:1000ms 单点时限:1000ms 内存限制:64MB 描述 小Hi和小Ho是一对好朋友,出生在信息化社会的他们对编程产生了莫大的兴趣,他们约定好互相帮助,在编程的学习道路上一同前进. 这一天,他们遇到了一连串的字符串,于是小Hi就向小Ho提出了那个经典的问题:“小Ho,你能不能分别在这些字符串中找到它们每一个的最长回文子串呢?” 小Ho奇怪的问道:“什么叫做最长回文子串呢?” 小Hi回答道:“一个字符串中连续的一段就是这个字符串的子串,而回文串

/** * PHP字符串“异或”算法 * param array key * @param Request $request * @return mixed|string|void */ public function setSecretKey(Request $request){ $keyArr = $request->input('key'); if(!is_array($keyArr) || empty($keyArr)) return; foreach ($keyArr as $v){

这是第六周的练习题,最近加班比较多. 下面是之前分享的链接: [算法]200-每周一练 之 数据结构与算法(Stack) [算法]213-每周一练 之 数据结构与算法(LinkedList) [算法]214-每周一练 之 数据结构与算法(Queue) [算法]228-每周一练 之 数据结构与算法(Set) 欢迎关注我的 个人主页 && 个人博客 && 个人知识库 && 微信公众号"前端自习课" 本周练习内容:数据结构与算法 -- Tree

这是第五周的练习题,上周忘记发啦,这周是复习 Dictionary 和 HashTable. 下面是之前分享的链接: [算法]200-每周一练 之 数据结构与算法(Stack) [算法]213-每周一练 之 数据结构与算法(LinkedList) [算法]214-每周一练 之 数据结构与算法(Queue) [算法]228-每周一练 之 数据结构与算法(Set) 欢迎关注我的 个人主页 && 个人博客 && 个人知识库 && 微信公众号"前端自习课&

[算法模版]Tarjan爷爷的几种图论算法 前言 Tarjan爷爷发明了很多图论算法,这些图论算法有很多相似之处(其中一个就是我都不会).这里会对这三种算法进行简单介绍. 定义 强连通(strongly connected): 在一个有向图\(G\)里,设两个点a, b 发现,由\(a\)有一条路可以走到\(b\),由\(b\)又有一条路可以走到\(a\),我们就叫这两个顶点(a,b)强连通. 强连通图: 如果 在一个有向图\(G\)中,每两个点都强连通,我们就叫这个图,强连通图. 分量:把一个