转自:https://www.cnblogs.com/xiachongkun/p/7767976.html,感谢分享 大名鼎鼎的蒙特卡洛方法(MC),源自于一个赌城的名字,作为一种计算方法,应用领域众多,主要用于求值.蒙特卡洛方法的核心思想就是:模拟---抽样---估值. 蒙特卡洛的使用条件:1.环境是可模拟的:2.只适合情节性任务(episode tasks). 蒙特卡洛在强化学习中的应用: 1.完美信息博弈:围棋.象棋.国际象棋等. 2.非完全信息博弈:21点.麻将.梭哈等. 前面的动态规划

 100天搞定机器学习(Day1-34) 100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构 100天搞定机器学习|Day36 深度学习之梯度下降算法 本篇为100天搞定机器学习之第37天,亦为3Blue1Brown<深度学习之反向传播算法>学习笔记. 上集提到我们要找到特定权重和偏置,从而使代价函数最小化,我们需要求得代价函数的负梯度,它告诉我们如何改变连线上的权重偏置,才能让代价下降的最快.反向传播算法是用来求这个复杂到爆的梯度的. 上一集中提到一点,13000维的梯度向量是难以想

转自公号“机器之心” LSTM入门必读:从入门基础到工作方式详解 长短期记忆(LSTM)是一种非常重要的神经网络技术,其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用..在这篇文章中,Edwin Chen 对 LSTM 进行了系统的介绍.机器之心对本文进行了编译. 我第一次学习 LSTM 的时候,它就吸引了我的眼球.然而并不是那种看到果冻甜圈圈时候的惊喜的形式.事实证明 LSTM 是对神经网络的一个相当简单的扩展,而且在最近几年里深度学习所实现的惊人成就背后都有它们的身影.所以我会尽可能直

Policy Gradient 初始学习李宏毅讲的强化学习,听台湾的口音真是费了九牛二虎之力,后来看到有热心博客整理的很细致,于是转载来看,当作笔记留待复习用,原文链接在文末.看完笔记再去听一听李宏毅老师的视频,就可以听懂个大概了.当然了还有莫凡的强化学习更具实战性,听莫凡的课基本上可以带我们入门. 术语和基本思想 基本组成: 1.actor (即policy gradient要学习的对象, 是我们可以控制的部分) 2.环境 environment (给定的,无法控制) 3.回报函数 rewar

其实之前写“从香港机房引入google/bitbucket路由”的时候,对community value的了解还并不深入,对Juniper default BGP export/import policy的理解也不是很深入.我需要再整理一下对它们的理解. 这里有一个很好的case, http://www.juniper.net/documentation/en_US/junos15.1/topics/example/bgp-communities.html 这里写了community value

1 cmake policy是什么? cmake policy可以理解为cmake的语法标准,也就是说,它规定了cmake在解析CMakeLists.txt文件时的行为. 2 cmake policy的用途是什么? cmake在进化的过程中,需要关心两件事情,一是对以前的版本兼容,这样的话,以前的开发者写的CMakeLists.txt在新版本的cmake下仍然可以使用.一是,要对老版本的bugs进行修复.但是,往往二者难以兼容,怎么办呢?那么就使用policy了.就算是新的cmake,但是只要指

花十分钟,让你变成AI产品经理 https://www.jianshu.com/p/eba6a1ca98a4 先说一下你阅读本文可以得到什么.你能得到AI的理论知识框架:你能学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用,以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力.最重要的是,通过本文,一切都特别快(手打滑稽). PS:目前只针对弱人工智能(我喜欢简称,此处我们简称为“弱智”)进行学习. 首先我们必须要掌握的是AI的专业知识框架,然后了解AI的市场情况,最后要明白AI产品经

编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 编辑距离的应用在信息检索.拼写纠错.机器翻译.命名实体抽取.同义词寻找

14.4.1 创建DDB (1)创建 HBITMAP= CreateBitmap(cx,cy,cPlanes,cBitsPixel,lpBits); 参数 说明 cx,cy 指定位图宽度和高度,单位为像素. cPlanes 颜色平面数目.标准的VGA显卡具有4个连续的颜色平面,每个平面取一个对应位,把它们组合起来就是一个像素.但这样被创建出来的位图被限制为标准的16位. cxBits 每个像素点颜色的位数 lpBits 指向颜色数据数组指针.每行的字节数必须是偶数个字节(不足时以0填充).如果该

[置顶] Android Paint之 setXfermode PorterDuffXfermode 讲解 分类: android动效篇2015-04-07 17:23 978人阅读 评论(8) 收藏 举报 setXfermodePorterDuffXfermode图层混合模式android图像混合模式AvoidXfermode 尊重原创,欢迎转载,转载请注明: FROM  GA_studio   http://blog.csdn.net/tianjian4592 前面关于paint的方法讲解里

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2014/11/18 更新.发现以前的公式(2)里有错误,现已改过来.由于这几天和Can讨论了EM算法,回头看我以前写的这篇博客的时候,就发现公式里面有一个错误(多了一个连加符号),现在改正过来了.经过和Can的讨论,我又认真思考了EM算法,发现以前确实是没有弄懂这个算法的本质的.加油,以后学习知识不要只停留在表面上,要有insight!!! 2014/5/19 本文公式编辑捉鸡,请知道怎么在博客园里高效编辑公式的朋

setXfermodePorterDuffXfermode图层混合模式android图像混合模式AvoidXfermode 尊重原创,欢迎转载,转载请注明: FROM  GA_studio   http://blog.csdn.net/tianjian4592 前面关于paint的方法讲解里,讲到 setXfermode 就截止了,原因有两个: 1. 那篇文章已经太长了,我自己都看不下去了: 2. setXfermode 在paint 里占有至关重要的地位: 基于以上两个原因,我们一起来看看这个

lope One 其基本的想法来自于简单的一元线性模型 $w = f(v) = v + b$.已知一组训练点 ${(v_i, w_i)}_{i=1}^n$,利用此线性模型最小化预测误差的平方和,我们可以获得 利用上式获得了$b$的取值后,对于新的数据点$v_{new}$,我们可以利用 $w_{new} = b + v_{new}$ 获得它的预测值. 直观上我们可以把上面求偏移 $b$ 的公式理解为 $w_i$ 和 $v_i$ 差值的平均值. 利用上面的直观,我们定义item $i$ 相对于 it

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio

DAX/PowerBI系列 - 累计总计(Cumulative Total) 2017/07/23 更新:B列公式(见最后) 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用: ★★☆☆☆(2星) 概况: 这个模式普遍适用对业务/操作基于时间进行累计统计度量,例如:计算年度累计,月度累计,库存量,库存价值. 正文: 上个图来个直观感受:已知一个表中库存变动,想知道当前库存是多少,这个模式就能够搞定. 你猜猜哪一列才是对的呢? 瞅瞅第四列[Cumulative Quantity],再瞅瞅第三列非粗体部分: 欢迎转

转载请标注原链接:http://www.cnblogs.com/xczyd/p/3808035.html 编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levensh

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6229 转载: https://blog.csdn.net/Anna__1997/article/details/78494788 题目大意 N * N的区域内,有K个格子不能到达,机器人从(0, 0)出发有均等的该概率留在原地和到达上下左右可到达的区域,问无穷远的时间以后有多大概率到达 x + y >= n - 1 的区域. 思路 计算除了不能到达的格子之外的格子能通往多少方向d,则格子的权值为d

该函数得到相关系数矩阵. 例子: vc=[1,2,39,0,8] vb=[1,2,38,0,8] print mean(multiply((vc-mean(vc)),(vb-mean(vb))))/(std(vb)*std(vc)) #corrcoef得到相关系数矩阵(向量的相似程度) print corrcoef(vc,vb) 输出结果: 0.999986231331 [[ 1. 0.99998623] [ 0.99998623 1. ]] 相关系数公式:  对应着公式理解上面的代码,应该是很

摘抄“GPU Programming And Cg Language Primer 1rd Edition” 中文 名“GPU编程与CG语言之阳春白雪下里巴人” BRDF 光照模型 10.2.1 什么是 BRDF 光照模型 1965 年, Nicodemus, Fred 在论文 “Directional reflectance and emissivity of an opaque surface” 中提出了 BRDF 的概念. BRDF , Bidirectional Reflectance

算法笔记(c++)--经典01背包问题 算法解释起来太抽象了.也不是很好理解,最好的办法就是一步步写出来. 背包问题的核心在于m[i][j]=max(m[i-1][j],m[i-1][j-w[i]]+v[i])这个公式理解起来还是有点麻烦的特别我这种脑子笨的人.所以我先上段代码,然后那数据一步步分析就行了. 先上代码:代码稍微看看就行了,关键我下面的解释,走一遍就懂了. #include <iostream> #include<algorithm> using namespace

AI的定义 凡是通过机器学习,实现机器替代人力的技术,就是AI.机器学习是什么呢?机器学习是由AI科学家研发的算法模型,通过数据灌输,学习数据中的规律并总结,即模型内自动生成能表达(输入.输出)数据之间映射关系的特定算法.这整个过程就是机器学习. AI的根基从数学理论开始 机器学习理论(包括:监督学习.无监督学习.强化学习.迁移学习.深度学习) 基础技术(包括:机器学习ML.深度学习DL.语音识别ASR.语音合成TTS.计算机视觉CV.机器视觉MV.自然语言理解NLU.自然语言处理NLP.专家系