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

无锁算法CAS 概述 JDK5.0以后的版本都引入了高级并发特性,大多数的特性在java.util.concurrent包中,是专门用于多线并发编程的,充分利用了现代多处理器和多核心系统的功能以编写大规模并发应用程序.主要包含原子量.并发集合.同步器.可重入锁,并对线程池的构造提供了强力的支持. 原子量是定义了支持对单一变量执行原子操作的类.所有类都有get和set方法,工作方法和对volatile变量的读取和写入一样.并发集合是原有集合框架的补充,为多线程并发程序提供了支持.主要有:Block

锁(lock)的代价 锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的.内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失.操作系统对多线程的锁进行判断就像两姐妹在为一个玩具在争吵,然后操作系统就是能决定他们谁能拿到玩具的父母,这是很慢的.用户态的锁虽然避免了这些问题,但是其实它们只是在没有真实的竞争时才有效. Java在JDK1.5之前都是靠s

具体CAS操作 上一篇讲述了CAS机制,这篇讲解CAS具体操作. 什么是悲观锁.乐观锁?在java语言里,总有一些名词看语义跟本不明白是啥玩意儿,也就总有部分面试官拿着这样的词来忽悠面试者,以此来找优越感,其实理解清楚了,这些词也就唬不住人了. synchronized是悲观锁,这种线程一旦得到锁,其他需要锁的线程就挂起的情况就是悲观锁. CAS操作的就是乐观锁,每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作,如果因为冲突失败就重试,直到成功为止. 那么问题来了,什么是CAS操作? CAS是Comp

转自:http://www.cnblogs.com/Mainz/p/3546347.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 锁(lock)的代价 锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的.内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失.操作系统对多线程的锁进行判断就像两姐妹在为一个玩具在

今天要来讨论的是EM算法.第一眼看到EM我就想到了我大枫哥,EM Master,千里马.RUA!!!不知道看这个博客的人有没有懂这个梗的. 好的,言归正传.今天要讲的EM算法,全称是Expectation maximization.期望最大化. 怎么个意思呢,就是给你一堆观測样本.让你给出这个模型的參数预计.我靠,这套路我们前面讨论各种回归的时候不是已经用烂了吗?求期望,求对数期望,求导为0,得到參数预计值.这套路我懂啊,MLE! 但问题在于,假设这个问题存在中间的隐变量呢?会不会把我们的套路给

隐马尔可夫模型(HMM) 原文地址:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/7753471.html 本文结合了王晓刚老师的ENGG 5202 Pattern Recognition课程内容知识,和搜集的资料和自己理解的总结. 1 概述 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是结构最简单的贝叶斯网,这是一种著名的有向图模型,主要用于时序数据建模(语音识别.自然语言处理等数据在时域有依赖性的问题). 如果考虑t时刻数据依赖于0到t-1时间段的所有数

本文仅对常见的无监督学习算法进行了简单讲述,其他的如自动编码器,受限玻尔兹曼机用于无监督学习,神经网络用于无监督学习等未包括.同时虽然整体上分为了聚类和降维两大类,但实际上这两类并非完全正交,很多地方可以相互转化,还有一些变种的算法既有聚类功能又有降维功能,一些新出现的和尚在开发创造中的无监督学习算法正在打破聚类和降维的类别划分.另外因时间原因,可能有个别小错误,如有发现还望指出. 一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了.

CAS:Compare and Swap 比较并交换 java.util.concurrent包完全建立在CAS之上的,没有CAS就没有并发包.并发包借助了CAS无锁算法实现了区别于synchronized同步锁的乐观锁.因为对于CAS算法来说,就是在不加锁的前提下而假设没有冲突去完成某个操作,如果因为冲突而导致操作失败,那么就进行重试,直到成功为止. CAS有三个操作数:真实的内存值V.预期的内存值A.要修改的新值B.当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为新值B,否则什么都不做.

深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结. 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入和一个输出的模型,如下图: 输出和输入之间学习到一个线性关系,得到中间输出结果:$$z=\sum\limits_{i=1}^mw_ix_i + b$$ 接着是一个神经元激活函数: $$sign(z)=\begin{cases}

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$

EM也称期望极大算法(Expectation Maximization),是一种用来对含有隐含变量的概率模型进行极大似然估计的迭代算法.该算法可应用于隐马尔科夫模型的参数估计. 1.含有隐含参数的概率模型举例? 三硬币模型:A.B.C三枚硬币,这些硬币投出正面的概率分别为π.p.q.进行如下硬币实验,先投硬币A,如果为正面则投硬币B,如果为反面则投硬币C.最终出现的正面则记为1,出现反面则记为0:独立的重复n次实验(取n=10),出现的结果如下: {1,1,0,1,0,1,0,1,1} 假设只能

1 AtomicInteger解析 众所周知,在多线程并发的情况下,对于成员变量,可能是线程不安全的: 一个很简单的例子,假设我存在两个线程,让一个整数自增1000次,那么最终的值应该是1000:但是多线程情况下并不能保证原子性:最终的结果极有可能不是1000:看如下的代码: package automic; public class AtomicIntegerTest extends Thread{ private Integer count=0; @Override public void

隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标

本节主要介绍的是libFM源码分析的第三部分--libFM的模型处理. 3.1.libFM中FM模型的定义 libFM模型的定义过程中主要包括模型中参数的设置及其初始化,利用模型对样本进行预测.在libFM中,首先定义FM模型,在fm_model类中实现对FM模型的定义,fm_model类在"\libfm-1.42.src\src\fm_core\fm_model.h"中.在定义fm_model类之前,使用到了一些数据类: #include "../util/matrix.h

应用场景: 可以应用在不同行业的客户分类管理上,比如航空公司,传统的RFM模型不再适用,通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析:基于消费者数据的精细化营销 应用价值: LRFMC模型构建之后使用了经典的聚类算法-K-Means算法来对客户进行细分,而不是传统的来与参考值对比进行手工分类,使得准确率和效率得到了大大提升,从而实现客户价值分析,进行精准的价格和服务设置: 经常买机票的朋友不知道有没有发现,机票的价格通常“阴晴不定”.3个月前是一个价格,2个月1个月1周前又是另一个价格:有

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

非阻塞同步算法与CAS(Compare and Swap)无锁算法 这篇问题对java的CAS讲的非常透彻! 锁的代价 1. 内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失. 2. 用户态的锁虽然避免了这些问题,但是其实它们只是在没有真实的竞争时才有效. 乐观锁与悲观锁 1. 独占锁是一种悲观锁,synchronized就是一种独占锁,它假设

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================

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

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