一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算

在基于DNN-HMM的语音识别中,DNN的作用跟GMM是一样的,即它是取代GMM的,具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率,算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态.只不过以前是用GMM算的,现在用DNN算了.这是典型的多分类问题,所以输出层用的激活函数是softmax,损失函数用的是cross entropy(交叉熵).不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数,不能保证全局最优解(只有凸函数才能保证全局最优解).Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context d

信息素的局部更新策略   每只蚂蚁在构造出一条从起点到终点的路径后,蚁群算法还要求根据路径的总长度来更新这条路径所包含的每条边上信息素的浓度(在旅行商问题中每座城市是图中的一个节点,城市两两间有一条边相连).下面给出了蚁群算法更新信息素的公式:

一.引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我

Actor Critic value-based和policy-based的结合 实例代码 import sys import gym import pylab import numpy as np from keras.layers import Dense from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam EPISODES = 1000 # A2C(Advantage Actor-Critic) age

参数化的定义:使用指定的数据源中的值来替换脚本录制生成的语句中的参数. 对Vuser脚本进行参数化的好处: 1.减小脚本的大小 2.提供了使用不同的脚本的值执行脚本的能力 参数化涉及两个任务: 1.用参数替换Vuser脚本的常量值 2.为参数设置属性和数据源 "Select next row"定义的是如何选择下一行数据.该处有三个选项"Sequential","Random","Unique", Sequential:顺序地向

OTSU算法学习   OTSU公式证明 1 otsu的公式如下,如果当前阈值为t, w0 前景点所占比例 w1 = 1- w0 背景点所占比例 u0 = 前景灰度均值 u1 = 背景灰度均值 u = w0*u0 + w1*u1  全局灰度均值 g = w0(u0-u)*(u0-u) + w1(u1-u)*(u1-u) = w0*(1 – w0)*(u0 - u1)* (u0 - u1) 目标函数为g, g越大,t就是越好的阈值.为什么采用这个函数作为判别依据,直观是这个函数反映了前景和背景的差值

C# 调用NPOI,修改EXCEL中的数据后并保存后,不会对公式进行更新操作.打开Excel表需要更新一下公式才生效 强制更新公式:C# 调用sheet.ForceFormulaRecalculation = true;  保存文件.打开Excel时将更新公式.但只在打开excel的瞬间进行更新.如果使用NPOI调用这个excel,查看表格内容,会发现没有发生变化. 如果需要实时更新公式的结果,需要调用如下代码:hssfWorkBook.GetCreationHelper().CreateFor

今天发现, 当使用react-router(v4.2.2)时,路由需要传入参数, 但是如果路由跳转时,url仅仅改变的是参数部分,如从hello/1跳转到hello/2,此时虽然参数更新了,但是页面是不会更新的,这也算是react-router的一个设计缺陷吧 发现网上的解决方法主要有两种 一.先跳转到一个与当前页面不仅仅是路由参数不同的页面,然后再跳转回来,这样路由跳转了两次.如下所示: this.props.history.push('/empty'); // 空白页面 setTimeout

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo

概念:Adam 是一种可以替代传统随机梯度下降过程的一阶优化算法,它能基于训练数据迭代地更新神经网络权重.Adam 最开始是由 OpenAI 的 Diederik Kingma 和多伦多大学的 Jimmy Ba 在提交到 2015 年 ICLR 论文(Adam: A Method for Stochastic Optimization)中提出的．该算法名为「Adam」,其并不是首字母缩写,也不是人名.它的名称来源于适应性矩估计(adaptive moment estimation) Adam(A

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载

写这篇日志是拖了很久的事情,以前说要写些算法相关的文章给想学信息安全学(简称信安),密码学的同学提供些入门资料,毕竟这种知识教师上课也不会细讲太多(纯理论偏重),更不用说理解和应用了,说到RSA公钥(yue)算法的认识,我最早是在32个计算机中的重要算法中看到的,不过在后来自己查阅数学建模和算法导论上分别看到了其实现和说明,只可惜对数学部分的解释基本没有,可能这部分数论知识证明出来的意义不大(因为就算你不懂,记住公式也懂用),就算是我在实际应用中也是挑选特殊情况的欧拉函数以及内置特定素数生成来应

很多机器学习算法有参数,比如 linear_model.LogisticRegression()中有参数C. sklearn中的GrideSearchCV可方便调参过程．如下: import numpy as np from sklearn import linear_model from skearn.grid_search import GridSearchCV # read my data X_train, X_test, y_train, y_test=load_data(file='t

前一段时间抽空去参加面试,面试官一开始让我做一道题,他看完之后,让我回答一下这个题的时间复杂度并优化一下,当时的我虽然明白什么是时间复杂度,但不知道是怎么计算的,一开局出师不利,然后没然后了,有一次我逛博客园时看到有个博主的文章说到有LeetCode这玩意,于是就知道了LeetCode.忽然有一种疑问:前端学不学算法?我看过一篇博文:为什么我认为数据结构与算法对前端开发很重要? 我觉得,前端应该是要学一下算法的,不久后前端明朗化,要做的工作量不低于后端人员,到时候也会像优化页面一样去优化js,既

vue 2.0加入了 virtual dom,在 node_modules\vue\src\core\vdom\patch.js 中会对虚拟 DOM 进行 diff 算法等,然后更新 DOM. 网上的文章都是谈论的 diff 算法,而 diff 算法后如何取修改 DOM 没有太多说明. 我在源码中查找了下,找到了更新真实 DOM 的方法. node_modules\vue\src\core\vdom\path.js 中的 createPatchFunction 方法接收 backend ,而 b

jenkin可以执行很多构建任务,有时候我们需要在执行构成中同构shell对服务器进行操作而且还需要进行参数的传入 比如:我要利用svn进行本地代码的更新,单又不是所有代码的更新,只更新指定的1个或这个文件,怎么实现呢. jenkins有很多插件,其中插件Extended Choice Parameter Plug-In就可以定义参数,没有安装的可以去插件管理进行搜索安装,,结合jenkin参数化构建任务就可以在构建任务的时候让使用者输入参数,我这的的参数就是文件路径.先看一下效果. 点击任务构

聚类的定义 聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小.聚类算法是无监督的算法. 常见的相似度计算方法 闵可夫斯基距离Minkowski/欧式距离 在上述的计算中,当p=1时,则是计算绝对值距离,通常叫做曼哈顿距离,当p=2时,表述的是欧式距离. 杰卡德相似系数(Jaccard) 杰卡德相关系数主要用于描述集合之间的相似度,在目标检测中,iou的计算就和此公式相类似 余弦相似度 余弦相似度通过夹角的余弦来描述相似性

  权当数据结构与算法分析的学习手记     系数为一的幂级数部分和公式 ∑ n2 = 12 + 22 + 32 + ... + n2 = n(n+1)(2n+1)/6 = O(n3) ∑ n3 = 13 + 23 + 33 + ... + n3 = n2(n+1)2/4 = O(n4) ∑ n4 = 14 + 24 + 34 + ... + n4 = n(n+1)(2n+1)(3n2+3n-1)/30 = O(n5)     调和级数与对数级数 调和级数: 1+1/2+1/3+1/4+...+

清明在家,无聊,把一些经典的算法总结了一下. 一.求最大,最小值 Scanner input=new Scanner(System.in); int[] a={21,31,4,2,766,345,2,34}; //这里防止数组中有负数,所以初始化的时候给的数组中的第一个数. int max=a[0]; int min=a[0]; for (int i = 0; i < a.length; i++) { if(a[i]>max) max=a[i]; if(a[i]<min) min=a[i

1.ImportData主方法 把传入为object数组类型,按照下标取出对应的参数,此处为Table和Username public object[] ImportData(object[] Param) { DataTable dt = (DataTable)Param[]; string msg1 = "", msg2 = "", msg3 = ""; Hashtable ht = new Hashtable(); username = P