在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参

案例:一个线程类中 private static BlockingQueue<Map<String, String>> dataQueue = new LinkedBlockingQueue<Map<String, String>>(); public void initService(){ if (null==dataQueue) dataQueue=new LinkedBlockingQueue<Map<String, String>&

UItableView结合网络请求,多线程,数据解析,MVC实战 学了这么久的swift都没有做过什么东西,今天就以自己的一个小小的联系,讲一下,怎么使用swift在实战中应用MVC,并且结合后面的高级知识:网络请求,JSON数据解析一起应用到一个项目中来. 好了,废话不多说,我们直接开始吧. 首先看看最终的效果: 是不是很简单,就是个UItableView显示一些简单的数据,如果你真的觉得太简单了,那么请绕道,寻找更深入东西,但或者没有你想的那么简单,这不仅仅是一个tableView,为什么呢

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得

一.Thread实现 public class ThreadDemo4 { publicstaticvoid main(String[] args) { new ThreadTest4().start(); new ThreadTest4().start(); new ThreadTest4().start(); } } class ThreadTest4 extends Thread { privateinttickets = 100; publicvoid run() { booleanlo

目录(?)[-] 一扩展javalangThread类 二实现javalangRunnable接口 三Thread和Runnable的区别 四线程状态转换 五线程调度 六常用函数说明 使用方式 为什么要用join方法 七常见线程名词解释 八线程同步 九线程数据传递 本文主要讲了java中多线程的使用方法.线程同步.线程数据传递.线程状态及相应的一些线程函数用法.概述等. 首先讲一下进程和线程的区别: 进程:每个进程都有独立的代码和数据空间(进程上下文),进程间的切换会有较大的开销,一个进程包含1

A3C 算法资料收集 2019-07-26 21:37:55 Paper: https://arxiv.org/pdf/1602.01783.pdf Code: 1. 超级马里奥:https://github.com/vietnguyen91/Super-mario-bros-A3C-pytorch 2. https://github.com/ikostrikov/pytorch-a3c 3. https://github.com/vy007vikas/PyTorch-ActorCriticRL

多线程查询数据,将结果存入到redis中,最后批量从redis中取数据批量插入数据库中 package com.xxx.xx.reve.service; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.E

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 之前介绍到的一些机器学习算法都是监督学习算法.所谓监督学习,就是既有特征数据,又有目标数据. 而本篇文章要介绍的K 均值算法是一种无监督学习. 与分类算法相比,无监督学习算法又叫聚类算法,就是只有特征数据,没有目标数据,让算法自动从数据中"学习知识",将不同类别的数据聚集到相应的类别中. 1,K 均值算法 K 均值的英文为K-Means,其含义是: K:表示该算法可以将数据划分到K 个不同的组中.

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 之前介绍过K 均值算法,它是一种聚类算法.今天介绍EM 算法,它也是聚类算法,但比K 均值算法更加灵活强大. EM 的全称为 Expectation Maximization,中文为期望最大化算法,它是一个不断观察和调整的过程. 1,和面过程 我们先来看一下和面的过程. 通常情况下,如果你事先不知道面与水的比例,和面过程可能是下面这样: 先放入一些面和水. 将面团揉拌均匀. 观察面团的稀稠程度:如果面团比较

Dotnet里,数据定位和匹配的相关编程现在变得很舒服.   最近项目紧,还要不停出差. 所以,写个短点的.最近经常用到的内容:数据定位和匹配.   数据定位 假设我们有这样一个数组: var array = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0 }; 我们取某个位置的值,以前的做法通常是: int x = array[4]; int y = array[array.Length - 1]; 现在,我们有了一个专门用于定位的结构System.Index

/** * 多线程共享数据 * 线程同步:多个线程在同一个时间段只能有一个线程执行其指定代码,其他线程要等待此线程完成之后才可以继续执行. * 多线程共享数据的安全问题,使用同步解决. * 线程同步两种方法: * 1.同步代码块 * synchronized(要同步的对象){ 要同步的操作 } * 2.同步方法 * public synchronized void method(){ 要同步的操作 } */ public class Main { public static void main(

一般算法工程师做标注,都要先开发个标注工具,无非下面几个选项: 1.mfc,C#,优点是交互界面友好,开发难度适中,缺点是没法跨平台 2.matlab,优点是可以跨平台,开发难度非常低,缺点是速度慢.交互界面很烂 3.搭个服务(土豪选项),直接服务器上搭个标注服务,再写个界面,标注人员通过浏览器打开页面就能标注,标注结果保存在数据库,工程师直接几行命令或者点几个按钮就能获取到数据.优点是高大上,跨平台,可以系统化管理,看着特nb,缺点是开发成本有点高,至少得找个全栈开发实习生,搞出来这一套后还得

KM算法大概过程: (1)初始化Lx数组为该boy的一条权值最大的出边.初始化Ly数组为 0. (2)对于每个boy,用DFS为其找到一个girl对象,顺路记录下S和T集,并更新每个girl的slack值.若不能为其找到对象,则转3. (3)找出非T集合的girl的最小slack值为d,更新S集中的boy和T集中的girl,并且顺路更新非T集中的slack值.对于那个失败的boy继续第2步. 简括之,就是在保持当前权和最高的情况下,尽量为每个boy找到权更大的边.找的过程就是DFS过程,标记出S

一.摘要 最紧邻检索:一种树基于树结构,一种是基于hash a.随机投影算法,需要产生很多哈希表,才能提高性能. b.基于学习的哈希算法在哈希编码较短时候性能不错,但是增加编码长度并不能显著提高性能. 随机投影:实际上就是随机的,实际上需要挖掘使用数据的内部结构,结合最大熵原理. 基于密度的哈希就是依据数据分布产生最合理的投影. 数据稀疏:稀疏编码+ 压缩感知 GIST1M数据集2.55G,这个是专门做最近邻检索的. 二.绪论 2.1 课题背景 最近邻检索的主要问题是如何建立高效索引. 数据集是

简介 iOS有三种多线程编程的技术,分别是: (一)NSThread  (二)Cocoa NSOperation (三)GCD(全称:Grand Central Dispatch)   这三种编程方式从上到下,抽象度层次是从低到高的,抽象度越高的使用越简单,也是Apple最推荐使用的.   三种方式的优缺点介绍: 1)NSThread: 优点:NSThread 比其他两个轻量级 缺点:需要自己管理线程的生命周期,线程同步.线程同步对数据的加锁会有一定的系统开销   NSThread实现的技术有下

import requestsimport jsonfrom retrying import retryfrom lxml import etreefrom queue import Queueimport threading class QiuShi: def __init__(self): # 定义三个队列 self.url_queue = Queue() self.html_queue = Queue() self.content_list_queue = Queue() self.hea

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

参照:http://blog.csdn.net/xiaohuangcat/article/details/18267561 在多线程的环境下,进程内的所有线程共享进程的数据空间.因此全局变量为所有线程共享.在程序设计中有时需要保存线程自己的全局变量,这种特殊的变量仅在线程内部有效. 如常见的errno,它返回标准的错误码.errno不应该是一个局部变量.几乎每个函数都应该可以访问他,但他又不能作为是一个全局变量.否则在一个线程里输出的很可能是另一个线程的 出错信息,这个问题可以通过创建线程的私有