一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算

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

#include <stdio.h> #include<malloc.h> int sum2(int n)//时间复杂度为常数,记为大欧-->O(1) { ; sum = (n +)*n / ; return sum; } int sum1(int n)//n-> ∞时,时间复杂度O(n) { ; ; i <= n; i++) sum += i;//n return sum; } /* 算法测试求1到n的和 */ int main(void) { printf()

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

试题 算法训练 大等于n的最小完全平方数 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 输出大等于n的最小的完全平方数. 若一个数能表示成某个自然数的平方的形式,则称这个数为完全平方数 Tips:注意数据范围 输入格式 一个整数n 输出格式 大等于n的最小的完全平方数 样例输入 71711 样例输出 71824 数据规模和约定 n是32位有符号整数 import java.util.Scanner; public class 大等于n的最小平方数 { public stati

目录: 一:大O记法 二:各函数高阶比较 三:常用算法和数据结构的复杂度速查表 四:常见的logn是怎么来的 一:大O记法 算法复杂度记法有很多种,其中最常用的就是Big O notation(大O记法): 对于其中的g(x)是关于操作元素数x为自变量的计算次数函数,而x趋近无穷大从而只留下最高项且忽略其常数项是为了集中看函数随着元素个数的大量增加后运行时间的增加速度从而用来衡量时间复杂度. e.g: for i in range(x): print(‘aha’) print(i) print(

算法课有这么一节,专门介绍分治法的,上机实验课就是要代码实现大整数乘法.想当年比较混,没做出来,颇感遗憾,今天就把这债还了吧! 大整数乘法,就是乘法的两个乘数比较大,最后结果超过了整型甚至长整型的最大范围,此时如果需要得到精确结果,就不能常规的使用乘号直接计算了.没错,就需要采用分治的思想,将乘数“分割”,将大整数计算转换为小整数计算. 在这之前,让我们回忆一下小学学习乘法的场景吧.个位数乘法,是背诵乘法口诀表度过的,不提也罢:两位数乘法是怎么做的呢?现在就来一起回忆下12*34吧:    3 

Miller-rabin算法是一个用来快速判断一个正整数是否为素数的算法.它利用了费马小定理,即:如果p是质数,且a,p互质,那么a^(p-1) mod p恒等于1.也就是对于所有小于p的正整数a来说都应该复合a^(p-1) mod p恒等于1.那么根据逆否命题,对于一个p,我们只要举出一个a(a<p)不符合这个恒等式,则可判定p不是素数.Miller-rabin算法就是多次用不同的a来尝试p是否为素数. 但是每次尝试过程中还做了一个优化操作,以提高用少量的a检测出p不是素数的概率.这个优化叫做

算法霸权 作者在华尔街对冲基金德绍集团担任过金融工程师,后来去银行做过风险分析,再后来去做旅游网站的用户分析.后来辞职专门揭露美国社会生活背后的各种算法的阴暗面. 书中提到的算法的技术缺陷,我归纳为两点:第一个比较致命:不准确.不准确有两种体现,首先是算法先天的问题,比如教师评估算法,针对大规模的学生来评估教学质量是可行的,但是具体到一个教师,每年只教30个学生,如果这30个学生中有一两个极好或极差的,会导致对教师的评估出现很大的波动. 算法不准确的第二种情况是得不到反馈因此没法逐步优化,作者举

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

出于无聊, 打算从头实现一遍RSA算法 第一步, 大素数生成 Java的BigInteger里, 有个现成的方法 public static BigInteger probablePrime(int bitLength, Random rnd) { bitLength是期望生成的素数的二进制位数, rnd是随机数发生器 函数注释表明, 这个方法的返回值为合数的概率为2^-100 生成100个1024位的素数, 耗时13471ms 但是显然我不打算直接使用这个函数, 要做就从最底层做起! 目前的做

一般我们在选择算法时,都是想要选择效率最高的算法.那算法的效率,用什么表示?没错!就是用大O表示法. PS: 大O表示法中,log即为log2,后面不再说明. 下面以简单查找和二分查找,在含有n个元素的有序列表中查找其中一个元素为例,下表总结了我们发现的情况. 使用简单查找时,最多需要猜测次数与列表长度相同,这被称为线性时间,大O表示法为O(n). 二分查找则不同,最多需要猜测次数为logn(n为列表长度),这被称为对数时间(log时间),大O表示法为O(logn). 基本概念 大O表示法指出了

蒲公英 · JELLY技术期刊 Vol.42 这是一个最好的时代,多样化的平台给了所有人成长发展的机会,各种需求和解决需求的人让人大开眼界:但这也并不是完美的时代,"前端还需要懂什么算法?"."中国人不需要隐私!!"."写个 PPT 还需要耗费时间?"--言路畅通也带来很多无畏的恶意,但天光台高未百尺,下眺林岭如屏帷,当我们站得足够高时,原本的知见障就不再是一个问题. 就好像 Trekhleb 的 JS 算法课:保护隐私也并不是用户在孤军奋战,同

$BSGS$ 算法 $Baby\ Steps\ Giant\ Steps$. 致力于解决给定两个互质的数 $a,\ p$ 求一个最小的非负整数 $x$ 使得 $a^x\equiv b(mod\ p)$ 其中 $b$ 为任意正整数,$2≤a<p$,$2≤b<p$ 该算法使用的原理与欧拉定理有关,其中$a,\ p$互质 $a^{\phi (p)}\equiv 1(mod\ p)$ 又因为 $a^0\equiv 1(mod\ p)$ 所以$0到\phi p$是一个循环节,也就是说该算法最多查找$\p

普通的素数测试我们有O(√ n)的试除算法.事实上,我们有O(s*log³n)的算法. 下面就介绍一下Miller_Rabbin算法思想: 定理一:假如p是质数,且(a,p)=1,那么a^(p-1)≡1(mod p).即假如p是质数,且a,p互质,那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1.(费马小定理) 定理二:如果p是一个素数,那么对于x(0<x<p),若x^2 mod p 等于1,则x=1或p-1. 它利用了费马小定理,即:如果p是质数,且a,p互质,那么a^(p-1) mod p恒等于

<?php /* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组, * 假设数组为:array(100,200,300,400), * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内, * 如果不在,则将概率空间,也就是k的值减去刚刚的那个数字的概率空间, * 在本例当中就是减去100,也就是说第二个数是在1,900这个范围内筛选的. * 这样 筛选到最终,总会有一个数满足要求. * 就相当于去一个箱子里摸东西, * 第一个不是,第二个不是,第三个还不是

定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”. 当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”. 我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性.大O表示只是说有上界,由定义如果f(n)=O(n),那显然成立f(n)=O(n^2),它给你一个上界,但并不是上确界,但人们在表示的时候一般都习惯表示前者. 此外,一个问题本身也有它的复杂性,如果某个算法的复杂性到达了这个问题复

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和

使用 js 实现十大排序算法: 堆排序 堆排序(Heapsort)是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法. 大顶堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于升序排列: 小顶堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值,在堆排序算法中用于降序排列: 堆是一个近似完全二叉树的结构,并同时满足堆的性质:即子节点的键值或索引总是小于(或者大于)它的父节点; 堆排序的平均时间复杂度为 Ο(nlogn) 不稳定,时好时坏 堆排序 大顶堆 小顶堆 "use strict"; /**