1. 前言 我们前面介绍了第一个Model Free的模型蒙特卡洛算法.蒙特卡罗法在估计价值时使用了完整序列的长期回报.而且蒙特卡洛法有较大的方差,模型不是很稳定.本节我们介绍时序差分法,时序差分法不需要完整的序列,并且利用Bellman公式和动态规划进行迭代. 2. 时序差分和蒙特卡洛比较 前面提到蒙特卡罗的计算方法由于使用了完整的采样得到了长期回报值,所以在价值的估计上的偏差更小,但同时它需要收集完整序列的信息,而序列存在一定的波动,所以价值的方差会比较大. 而时序差分法只考虑了当前一步的回

在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-Learning算法. Q-Learning这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9669263.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-L

在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一篇对应Sutton书的第六章部分和UCL强化学习课程的第五讲部分. 1. SARSA算法的引入 SARSA算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法,回顾下此时我们的控制问题可以表示为:给定强化学习的5个要素:状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$,衰减因子$\gamma$, 探索率

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9614290.html ------------------------------------------------------------------------------------------------ 在强化学习(五)用时序差分法(TD)求解中,我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法,但是对控制算法的求解过程没有深入,本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论. SARSA这一

一.个人理解 前面学习了前缀和算法,对于访问任意区间的速度是比较快的,但如果我们要修改某个区间的数呢,对于前缀和算法来说这还是有点棘手. 所以我们来学学新的算法:差分算法! 前缀和数组储存的是前n个数的和,而差分代表的是与前一个的差值. 为什么要这么储存呢??? 因为这么储存之后,我们就可以对我们的原数组进行修改,假如我们在第 l 个位置加上一个值,就会影响后面所有的数值 ,这时候我们只需要在我我们要截止的地方后面一个数(也就是r+1)加上一个数值就可以了(后面的正负相抵没有了).这样,就只用修

这是神题,n <= 1000,如果是极限数据普通的n^3区间DP怎么可能过?可偏偏就过了. 刘汝佳大哥的训练指南上面说的存在nlgn的算法解决矩阵链乘问题,可是百度都找不到.... AC代码 #include <cstdio> #include <cmath> #include <algorithm> #include <cstring> #include <utility> #include <string> #include

[BZOJ1009]GT考试(KMP算法,矩阵快速幂,动态规划) 题面 BZOJ 题解 看到这个题目 化简一下题意 长度为\(n\)的,由\(0-9\)组成的字符串中 不含串\(s\)的串的数量有几个 很显然,如果组成的字符串和\(s\)串做\(KMP\)的匹配的话 是不能匹配到最后一位的 所以,我们想到一个很显然的方程 \(f[i][j]\)表示当前做了第\(i\)位,在\(s\)串中匹配到了第\(j\)位 每次枚举下一位放的数字 以及每一位的位置 相当于做\(KMP\)的匹配 然后进行转移

bsdiff的基本原理 bsdiff是由Conlin Percival开源的一个优秀的差分算法,而且是跨平台的.在Android系统中所使用的imgdiff本质上就是bsdiff. bsdiff的依据 在传统更新中,包含了复制和插入两种操作,复制指的是找到old文件中所匹配的部分,将其复制到新文件中.插入指的是将old文件中所没有的数据插入到新文件中.这种方式在二进制文件更新中并不适用,因为对源代码进行少量的修改就会导致二进制文件产生较大的差异,从而复制和插入指令增多,生成的更新包远大于理想状态

题目 :Bovine Genomics G奶牛基因组 传送门: 洛谷P3667 题目描述 Farmer John owns NN cows with spots and NN cows without spots. Having just completed a course in bovine genetics, he is convinced that the spots on his cows are caused by mutations in the bovine genome. At

clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); i3=zeros(size(i1)); :m; :n; ; %最佳阈值在70到90之间 i3(i,j)=; ; i3(i,j)=; end end; end; imshow(i3); s=size(i

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 问题描述 有n个矩阵,大小分别为a0*a1, a1*a2, a2*a3, ..., a[n-1]*a[n],现要将它们依次相乘,只能使用结合率,求最少需要多少次运算. 两个大小分别为p*q和q*r的矩阵相乘时的运算次数计为p*q*r. 输入格式 输入的第一行包含一个整数n,表示矩阵的个数. 第二行包含n+1个数,表示给定的矩阵. 输出格式 输出一个整数,表示最少的运算次数. 样例输入 31 10 5 20 样例输出 150 数据规模和约定 1<

  算法提高 矩阵乘法   时间限制:3.0s   内存限制:256.0MB      问题描述 有n个矩阵,大小分别为a0*a1, a1*a2, a2*a3, ..., a[n-1]*a[n],现要将它们依次相乘,只能使用结合率,求最少需要多少次运算. 两个大小分别为p*q和q*r的矩阵相乘时的运算次数计为p*q*r. 输入格式 输入的第一行包含一个整数n,表示矩阵的个数. 第二行包含n+1个数,表示给定的矩阵. 输出格式 输出一个整数,表示最少的运算次数. 样例输入 31 10 5 20 样

题面 传送门 题目大意: 给出一棵树,再给出k条树上的简单路径,求每条边被不同的路径覆盖了多少次 分析 解决这个问题的经典做法是树上差分算法 它的思想是把"区间"修改转化为左右端点的修改 在树上,每个节点初始权值为0,对于每条路径(x,y),我们令节点x的权值+1,节点y的权值-1,节点LCA(x,y)的权值-2 最后进行一次DFS,求出F[x]表示x为根的子树中各节点的权值之和,F[x]就是x与它的父节点之间的树边被覆盖的次数 用dfs序+ST表求LCA,时间复杂度O(nlog2n+

试题 算法提高 矩阵乘法 问题描述 小明最近刚刚学习了矩阵乘法,但是他计算的速度太慢,于是他希望你能帮他写一个矩阵乘法的运算器. 输入格式 输入的第一行包含三个正整数N,M,K,表示一个NM的矩阵乘以一个MK的矩阵.接下来N行,每行M个整数,表示第一个矩阵.再接下来的M行,每行K个整数,表示第二个矩阵. 输出格式 输出有N行,每行K个整数,表示矩阵乘法的结果. 样例输入 2 1 3 1 2 1 2 3 样例输出 1 2 3 2 4 6 数据规模和约定 0<N,M,K<=100, 0<=矩

算法训练 矩阵乘法 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 提交此题 问题描述 输入两个矩阵,分别是ms,sn大小.输出两个矩阵相乘的结果. 输入格式 第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200). 接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j). 接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j). 输出格式 m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後的矩阵C(i,j)的值. 样例输入 2 3 2 1 0 -1 1 1 -3 0 3 1 2 3 1 样例输出 -

算法提高 矩阵相乘 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 小明最近在为线性代数而头疼,线性代数确实很抽象(也很无聊),可惜他的老师正在讲这矩阵乘法这一段内容. 当然,小明上课打瞌睡也没问题,但线性代数的习题可是很可怕的. 小明希望你来帮他完成这个任务. 现在给你一个ai行aj列的矩阵和一个bi行bj列的矩阵, 要你求出他们相乘的积(当然也是矩阵). (输入数据保证aj=bi,不需要判断) 输入格式 输入文件共有ai+bi+2行,并且输入的所有数为整数(long long范围内)

算法提高 矩阵乘方 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 问题描述 给定一个矩阵A,一个非负整数b和一个正整数m,求A的b次方除m的余数. 其中一个nxn的矩阵除m的余数得到的仍是一个nxn的矩阵,这个矩阵的每一个元素是原矩阵对应位置上的数除m的余数. 要计算这个问题,可以将A连乘b次,每次都对m求余,但这种方法特别慢,当b较大时无法使用.下面给出一种较快的算法(用A^b表示A的b次方): 若b=0,则A^b%m=I%m.其中I表示单位矩阵. 若b为偶数,则Ab%m=(A(b/2)%m)

作者:Oto_G QQ: 421739728 目录 简介 基础 差异的描述 好的差异比较 算法介绍 名词解释 两个定理 绘制编辑图 感谢 简介 本文章对Myers差分算法(Myers Diff Algorithm)进行了细致讲解,适合对Myers差分算法完全不了解的小白进行学习. 本文所使用的Myers工具在Myers View (myer-view.vercel.app) 源码在GitHub - G-haoyu/MyerView: Myers Diff Algorithm HTML Visua