NOIP过后终于发现暴力的重要性啦。。感觉今年NOIP暴力打得好有450+的机会，可是蒟蒻就是蒟蒻，老想搞正解结果炸了一堆题目。。这几天再次复习啦离散化和hash准备去NOIP继续水暴力去，于是在学习啦MrH929大牛的博客是，蒟蒻决定自己写一个总结复习用。离散优化是一种常见的高效数据结构，它通过建立数据与存储结构（数组）之间（不一定）一一对应的映射关系来达到对复杂数据的优化。 离散优化最重要的
【概述】离散化是数据结构中的一个常用技巧，其可以有效的降低时空复杂度，其基本思想就是在众多可能的情况中，只去考虑需要用到的值，通过离散化，可以改进低效的算法，甚至实现根本不可能实现的算法。对于一些数量较少，但数值较大或者可能出现负数这种难以处理的数据，自身无法作为数组的下标保存对应的属性，如果这时只是需要这些数据的相对属性， 那么可以对其进行重新赋值，即进行离散化处理。简单来说，对于 n 个数据，
[导读]摘要：飞机机电管理控制器对于保证飞机的正常飞行起着非常关键的作用，而如今飞机上各种机电设备越来越复杂的情况下，对于离散量信号的输入输出可靠性有着越来越高的需求。本系统通过合理的硬件设计，实现了具有自测 摘要：飞机机电管理控制器对于保证飞机的正常飞行起着非常关键的作用，而如今飞机上各种机电设备越来越复杂的情况下，对于离散量信号的输入输出可靠性有着越来越高的需求。本系统通过合理的硬
离散化是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间和空间复杂度。离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。打个比方：现在有一组很大的数据1,23424,21472313246768,6594,95,0,65535313如果将这些数作为数组的下标来保存对应的属性时，我们将需要开一
骨骼动画原理与前端实现浅谈 人的运动——走，跑，跳，是由骨骼带动躯干和四肢完成的。「骨骼动画」，顾名思义，就是模拟骨骼运动的机制而制作的动画。比如下面这条奔跑的小龙。参考 Demo。 素材来自开源骨骼动画编辑器 Dragonbones 用到的素材，额，其实是他大卸八块后的样子。 transform或 Canvas 的帮助下，Web 前端播放骨骼动画，可谓举手之劳矣。 组装
文章目录一、离散动作和连续动作二、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)Actor-Critic结构 一、离散动作和连续动作离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。离散动作比如推小车的方向有前后左右四个方向连续动作比如说推小车力的大小、 选择下一时刻方向盘的转动角度或者四轴飞行器的 四个螺旋桨给的电压的大小等等。对于这些连续的动作控
一、优化问题分类、形式、库函数 优化问题的问题描述中，往往会有“最”，时间最短、效率最高等等。分类： 1、线性规划 2、二次规划（即多个变量的二次函数在这些变量上受线性约束的优化(最小化或最大化)问题） 3、非线性规划 4、组合最优化（TSP、作业调度问题、背包问题） 5、动态规划（离散的时间） 6、图论中的优化问题（与组合优化关系密切） 7、最小二乘问题（线性、非线性）（确定参数、函数形式，一般
离散化：对于一些应用实例，有时只会用到数据的相对大小，而不在意数据本身的大小例：在区间涂色问题中，依次给区间涂色，后涂色的区间会覆盖前区间。现在求剩下几种颜色可以发现，这个问题中，有用的就只是区间的相对位置关系，而不在于区间本身的大小。如：[1, 3] 涂白色，[6, 7] 涂黑色[1, 3] 涂白色，[10000006, 10000007] 涂黑色最后都只有两种颜色。但是若用线段树维护，第一种情
文章目录DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)离散动作 v.s. 连续动作随机策略 v.s. 确定性策略DDPGTrick: target network + Replay MemoryExploration v.s. ExploitationTwin Delayed DDPG(TD3) “双”“延迟”深度确定性策略网络 DDPG(Deep Determ
在深度学习大潮之后，搜索推荐等领域模型该如何升级迭代呢？强化学习在游戏等领域大放异彩，那是否可将强化学习应用到搜索推荐领域呢？推荐搜索问题往往也可看作是序列决策的问题，引入强化学习的思想来实现长期回报最大的想法也是很自然的，事实上在工业界已有相关探索。因此后面将会写一个系列来介绍近期强化学习在搜索推荐业务上的应用。
本次将介绍两篇解决强化学习中大规模离散动作空间的论文。
第一篇是 DeepM
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2019-06-18 08:37:18
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原文标题：Using bounds for optimization原文作者：Andrew Koenig 我意识到，最近碰到的一项优化技术我已经看到过很多次了，但是我几乎从没有看到过对这项技术的明确说明。本文试图来弥补这个不足。 假设你要查找数组中的最小元素。除非数
如何支持大规模离散DNN一直是工业界面临的难题2012年 ICML 的《Deep Networks for Predicting Ad Click Through Rates》embeddingEmbedding的思路追溯了Hinton 1986的论文《Learning distributed representations of concepts》，从Mikolov的Word2vec
文章目录参考资料1. 离散动作 vs. 连续动作1.1 随机性策略 vs 确定性策略2. DDPG2.1 介绍2.2 DDPG ： DQN 的扩展。2.3 Exploration vs. Exploitation2.4 更新过程2.5 伪代码3. Twin Delayed DDPG(TD3)3.1 TD3的技巧3.2 Exploration vs. Exploitation3.3 伪代码4. 练
ddpg 论文 2016CONTINUOUS CONTROL WITH DEEP REINFORCEMENT LEARNINGDQN只能解决离散、低维度的动作空间。对于连续高维的动作空间，DQN就不能为力了。借此引出了DDPG。为什么不能直接离散化连续动作空间
如果对于连续动作空间进行精细离散化的话，会导致维度灾难，动作空间的维度很高，并且空间大小是指数级地增长。对于如此大的动作空间，难以高效探
文章目录第一章：距离空间和拓扑空间1.1 距离空间的基本概念距离空间定义举例收敛性连续性 第一章：距离空间和拓扑空间1.1 距离空间的基本概念距离空间定义定义1.1： 设 ， 如果 (1).（非负性）；（分离性） (2).（对称性）(3).（三角不等式）则称 是 上的一个距离。称是距离空间。注：“非负性”条件可去。 事实上，，有定义1.2：如果 是距离空间，且，则 是上的距离，从而构成一个距离
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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一、数据预处理简介在机器学习中，无论什么模型，在建模训练之前都需要对训练数据进行预处理。在现实工作中，我们获取到的数据，总是会出现各种问题，比如数据缺失、数据异常、数据分布不均等等。所以，若不进行数据预处理，模型训练将得不到我们想要的结果。数据挖掘的五大流程：获取数据数据预处理：从数据中检测、纠正或删除损坏、不准确或者不适用于模型的数据的过程。可能面对的问题有 a)数据类型不同，比如有的是文字、有
强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
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