進一步理解靜態方法與實例方法的區別和實際應用
進一步理解靜態方法與實例方法的區別和實際應用 標簽（空格分隔）： CSharp 以前對靜態方法與實例方法的理解，僅限於知道靜態方法不需要實例化對象就可以被直接調用，且靜態方法在內存中只存一份，是全局性的，而實例化方法則必須實例化對象才能被調用，且在內存中每實例化一次就存一份。平時對靜態方法 ...
原文：強化學習中經典算法 —— reinforce算法 —— （進一步理解， 理論推導出的計算模型和實際應用中的計算模型的區別）
在獎勵折扣率為 的情況下，既沒有折扣的情況下，reinforce算法理論上可以寫為： 但是在有折扣的情況下，reinforce算法理論上可以寫為： 以上均為理論模型。 根據上面的理論上的算法模型，或者說是偽代碼，你是難以使用這個算法的。這個reinforce算法也是十分古怪和氣人的，之所以這樣說是因為完全根據reinforce的算法描述 偽代碼 實際上基本無法寫出可以正常運行的代碼 能有效的代碼， ...
2020-12-24 22:35 1 621 推薦指數：
相關推薦
強化學習（五）—— 策略梯度及reinforce算法
處理的。 2）在基於價值的強化學習中我們用特征來描述狀態空間中的某一狀態時，有可能因為個體觀測的限制或 ...
雲計算之路-阿里雲上：基於Xen的IO模型進一步分析“黑色0.1秒”問題
。在黑色0.1秒期間，TCP包已經到達網卡，從網卡讀到內存中竟然超過100ms，這太不可思議了！后來想 ...
強化學習(十七) 基於模型的強化學習與Dyna算法框架
在前面我們討論了基於價值的強化學習(Value Based RL)和基於策略的強化學習模型(Policy Based RL)，本篇我們討論最后一種強化學習流派，基於模型的強化學習(Model Based RL)，以及基於模型的強化學習算法框架Dyna。 本篇主要參考了UCL強化學習 ...
委托的進一步學習3
嘿嘿，今天的晚上是平安夜，預祝大家節日快樂！在這個冰冷的冬天，給自己一點溫暖不論怎么樣，生活中的我們要心情愉悅哦，下面就來總結一下我們今天學習的內容，其實我們今天是學習了委托以及對Linq的初步認識吧，總結一下今天學習的內容吧。 一.Lamda ...
【工程應用四】 基於形狀的多目標多角度的高速模板匹配算法進一步研究。
前面有兩篇文章談到了模板匹配算法，分別是【工程應用一】 多目標多角度的快速模板匹配算法（基於NCC，效果無限接近Halcon中........) 以及【工程應用二】 多目標多角度的快速模板匹配算法（基於邊緣梯度)，那么經過最近2個多月的進一步研究，也有了更多的一些心得和體會，這里也簡單 ...
強化學習策略梯度方法之: REINFORCE 算法（從原理到代碼實現）
強化學習策略梯度方法之: REINFORCE 算法 （從原理到代碼實現） 2018-04-01 15:15:42 最近在看policy gradient algorithm, 其中一種比較經典的算法當屬：REINFORCE 算法，已經廣泛的應用於各種計算機視覺任務 ...
強化學習 —— reinforce算法中更新一次策略網絡時episodes個數的設置對算法性能的影響 —— reinforce算法中迭代訓練一次神經網絡時batch_size大小的不同設置對算法性能的影響
本文相關的博客：（預先知識） 強化學習中經典算法 —— reinforce算法 —— （進一步理解， 理論推導出的計算模型和實際應用中的計算模型的區別） 本文代碼地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668 ...