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

转载自: http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为

cr:http://blog.csdn.net/txwh0820/article/details/46392293 一.矩阵的迹求导法则   1. 复杂矩阵问题求导方法:可以从小到大,从scalar到vector再到matrix 2. x is a column vector, A is a matrix d(A∗x)/dx=A d(xT∗A)/dxT=A d(xT∗A)/dx=AT d(xT∗A∗x)/dx=xT(AT+A) 3. Practice:  4. 矩阵求导计算法则 求导公式(撇号为

求导以及求偏导运算在数学中是很重要的一个部分,尤其是在高等数学中,基本都由函数的导数与偏导组成,很多公式定理也是关于这方面的,如果少了这一部分,数学将会黯然失色.因此在文档中涉及到这些内容时,必然会少不了偏导求导符号的出现,那么编辑公式时,MathType二次偏导怎么表示? 具体操作过程如下: 1.打开MathType公式编辑器这个软件,进入到公式编辑状态,打开方式有很多种,可以根据自己的习惯来打开,对于编辑公式没有影响.  打开软件进入编辑状态 2.由于求偏导是属于分数形式,所以首先要使用分数

例子: http://www.mathchina.net/dvbbs/dispbbs.asp?boardid=4&Id=3673

# coding:utf-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import unicode_literals from __future__ import print_function from __future__ import division import tensorflow as tf x = tf.placeholder(dtype=tf.float32) y = tf.placeholder(dtype=

转载:http://trinklee.blog.163.com/blog/static/23815806020150155296528/ 问题描述: 众所周知,在国王胖哥的带领下,K国国泰民安,空前繁荣,但今天K国却遇到了空前的危机. 在K国境内同时发现了n个未知的病毒,每个病毒会从它被发现的位置开始感染K国的土地,K国可以看做是一个无限大的二维平面,而病毒的感染形状可以看做是一个不断扩大的圆形区域,即在t时间这个病毒会感染半径为t的圆形土地,这个圆形的圆心为发现这个病毒的位置. 但是万幸的是,

1.sigmoid函数 ​ sigmoid函数,也就是s型曲线函数,如下: 函数: 导数: ​ 上面是我们常见的形式,虽然知道这样的形式,也知道计算流程,不够感觉并不太直观,下面来分析一下. 1.1 从指数函数到sigmoid ​ 首先我们来画出指数函数的基本图形: ​ 从上图,我们得到了这样的几个信息,指数函数过(0,1)点,单调递增/递减,定义域为(−∞,+∞),值域为(0,+∞),再来我们看一下sigmoid函数的图像: ​ ​ 如果直接把e−x放到分母上,就与ex图像一样了,所以分母加上

损失由两部分组成: 数据损失+正则化损失(data loss + regularization) 想得到损失函数关于权值矩阵W的梯度表达式,然后进性优化操作(损失相当于海拔,你在山上的位置相当于W,你进行移动,需要知道你到底是向下走了还是向上走了,所以可通过梯度或者是斜率来知道,你的目标是不断的移动你的W就是位置,使你找到谷底就是损失最小的,但是有可能会存在你找到局部的谷底,就是所谓的局部最优). 我们使用梯度下降算法,进行迭代运算,计算梯度进行权值的更新,一直循环执行这个操作,最后会停留在损失

图像处理(一)图像变形(1)矩形全景图像还原-Siggraph 2014 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:cvvision链接:http://www.cvvision.cn/2888.html来源:CV视觉网 最近发现,看过的文章,没几天就忘了,于是开始写点东西记录一下,所学习过的算法.废话不多说,今天看了这篇文献“Rectangling Panoramic Images via Warping”,所以做一下记录. 这篇文献算法分为两步: 1.第一步需要

SVM,称为支持向量机,曾经一度是应用最广泛的模型,它有很好的数学基础和理论基础,但是它的数学基础却比以前讲过的那些学习模型复杂很多,我一直认为它是最难推导,比神经网络的BP算法还要难懂,要想完全懂这个算法,要有很深的数学基础和优化理论,本文也只是大概讨论一下.本文中所有的代码都在我的github. 目录 硬间隔SVM推导 间隔 对偶 SMO 软间隔SVM 核函数 总结 硬间隔SVM推导 如果现在我们需要对一堆数据进行二分类处理,并且这些数据都是线性可分的(一条直线就能将数据区分开),那么你会如

网易公开课,第13,14课 notes,9 本质上因子分析是一种降维算法 参考,http://www.douban.com/note/225942377/,浅谈主成分分析和因子分析 把大量的原始变量,浓缩成少数几个因子变量 原始变量,代表浅层的表面现象,所以一定是很多和繁杂的 而因子变量,是代表深层的本质,因,是无法直接观察到的 所以因子分析,就是拨开现象发现本质的过程...很牛逼的感觉 举个例子,观察一个学生,你可以统计到很多原始变量, 代数,几何,语文,英语各科的成绩,每天作业时间,每天笔记

拉格朗日乘子法是解决极值问题的方法. 本方法是计算多元函数在约束条件下的极值问题的方法. 1.多元函数与约束问题 如下图所示,f(x,y)为多元函数,g(x,y)=c为约束条件.目的是计算在约束条件下多元函数的极值. 虚线为f(x,y)=d d取不同的值时,将原始图像投影到xy平面时的等高线,在等高线上的f函数值相等: 淡蓝色实线为g(x,y)为xy平面的曲线,对应于不同的(x,y).比如g(x,y)=x+y=1,即x+y=1为约束条件. 那么怎样去寻找极值点? 思路:沿着g(x,y)曲线不断前

前段时间在做三维測量方面的研究.须要得到物体表面三维数据.sift算法是立体匹配中的经典算法.以下是对RobHess的SIFT源码的凝视.部分内容參考网上,在这里向各位大神表示感谢. http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46826141 头文件及函数声明 #include "sift.h" #include "imgfeatures.h" #include "utils.h" #includ

线性回归.对数几率回归模型,本质上是单个神经元.计算输入特征加权和.偏置视为每个样本输入特征为1权重,计算特征线性组合.激活(传递)函数 计算输出.线性回归,恒等式(值不变).对数几率回归,sigmoid.输入->权重->求和->传递->输出.softmax分类含C个神经元,每个神经元对应一个输出类别. XOR异或运算,无法通过线性模型解决.sigmoido类型神经元要求数据线性可分.2D数据存在直线,高维数据存在超平面,把不同类别样本分隔. 在神经网络输入和输出之间插入更多神经元

前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1

答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理 详解softmax函数以及相关求导过程 这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流. softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-39eca1f

主要公式步骤: 原距离问题的函数: 1.将SVM的距离问题转化为拉格朗日函数: 2.原函数问题化成如下问题:   3.对各非拉格朗日参数求偏导来求min值: 4.将上面 令各偏导等于0 的结果带回 拉格朗日函数 消去非拉格朗日参数(w,b,￡) 结果为: 步骤: 5.用SMO算法求α: KKT条件: 将拉格朗日函数转化为下面函数: 根据 α1y1+α2y2 = k(常数),可以将他们(α1,α2)替换成一个变量,且有一个范围: 对于左边:   对于右边: 所以最小值区域: 原式: 简化为:  

一.softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们就可以将它理解成概率,在最后选取输出结点的时候,我们就可以选取概率最大(也就是值对应最大的)结点,

关于插值原理,这篇文章里总结过. 插值,是在有限个数据点的情况下,模拟出更多的点来适应实际问题的需要. 拟合,是在已知数据点基础上,以已知点处最小误差为标准,模拟出近似函数. 二者有似,实则不同,matlab提供了基本完整的解决方案. 一.插值 1. 一维插值 (1)拉格朗日插值 经典的拉格朗日插值并没有现成的函数.自行编写如下: input: 相同维度的已知点x0,y0 output:x点处的插值y function y = lagrange(x0,y0,x) % 函数:已知点组(x0,y0)