什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是和监督学习,非监督学习并列的第三种机器学习方法,如下图示: 首先让我们举一个小时候的例子: 你现在在家,有两个动作选择:打游戏和读书.如果选择打游戏的话,你就跑到了网吧,选择读书的话,就坐在了书桌面前.你爸妈下班回家,如果发现你在网吧,就会给你一套社会主义的铁拳,如果你在书桌面前的话,就会买根棒棒糖给你吃. 首先,你在家的时候并不知道选择哪一个动作,因此你可能会选择study或者game.但是,当你接受了多次社

1.随便选择两个城市作为预选旅游目标.实现两个独立的线程分别显示10次城市名,每次显示后休眠一段随机时间(1000ms以内),哪个先显示完毕,就决定去哪个城市.分别用Runnable接口和Thread类实现. package Thanqi; public class Chengshi extends Thread { private String city; public Chengshi(String city) { this.city=city; } public void run(){ f

当选择两个字段时,例如:"select XX1, XX2 from tb; ",那么将distinct放在前一个字段XX1之前和放在后一个字段XX2之前,结果有什么不同呢? 先说结论:如果将distinct放在前一个字段之前,则会返回对两个字段的组合去重后的结果:而如果将distinct放在后一个字段之前,则会报错. 以下是在Hive中的验证: 1)建表:其中xxx替换为本地目录名 create external table tmp_tb( id int, content int )

maven项目引用时,导入类报错,选择两个项目同时执行Maven update springboot引入第三方jar,需要扫描时加@ComponentScan("第三方的包名") 尽量不要在第三方jar中使用@注解

当选择两个字段时,例如:"select XX1, XX2 from tb; ",那么将distinct放在前一个字段XX1之前和放在后一个字段XX2之前,结果有什么不同呢? 先说结论:如果将distinct放在前一个字段之前,则会返回对两个字段的组合去重后的结果:而如果将distinct放在后一个字段之前,则会报错. 以下是在HIVE中的验证: 1)建表:其中xxx替换为本地目录名 create external table tmp_tb( id int, content int )

需求 ExtJs下使用My97DatePicker对时间范围不超过30天进行选择. 关键点 使用全局变量. 对选择完的第一个日期进行逻辑判断.(我的逻辑能力还有待加强啊) 因为当选择了第一个框范围在超过30天的地方,而因为第二个框已经有默认值是今天了,如果用户不碰第二个框就查询会出现超过一个月的问题.于是在选完第一个框就强制弹出第二个框.(我是不是偷懒了- . -?) 代码例子 //全局变量 var min_date = Gsui.Date.format(new Date(new Date().

include动作 <div id="container"> <jsp:include page="HelloWorld.jsp" flush="true|false"> <jsp:param value="xiaoming" name="username"/> </jsp:include> </div> flush默认值为false Forwar

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Jquery选择多个Class属性: $('.className1,.className2,.className4,.className5')

public class Testlvyou extends Thread{ @Override public void run() { test(); } private void test() { //用随机数随即一个休眠时间 Random r=new Random(); ); ;i<;i++) { System.out.println(this.getName()); try { Thread.sleep(b1); } catch (InterruptedException e) { //

//继承Thread类 package zuoye; //继承Thread类 public class City extends Thread{ private String name; public City(String name) { super(); this.name = name; } public void run() { for(int i=0;i<10;i++) { System.out.println(this.name+i); try { Thread.sleep(1000

header("Content-Type:text/html;charset=utf-8");$arr1= Array ( 0 => Array ( 'pic' => "http://storage.travel.sina.com.cn/jingdian/jingdian/20140410_144945_88563_default_238_pic_133.png", 'name' => "名山", 'url' => &qu

在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

在强化学习(十)Double DQN (DDQN)中,我们讲到了DDQN使用两个Q网络,用当前Q网络计算最大Q值对应的动作,用目标Q网络计算这个最大动作对应的目标Q值,进而消除贪婪法带来的偏差.今天我们在DDQN的基础上,对经验回放部分的逻辑做优化.对应的算法是Prioritized Replay DQN. 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Prioritized Replay DQN的论文<Prioritized Experience Replay>(I

在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Learning(以下简称DQN)的改进版,今天我们来讨论DQN的第一个改进版Nature DQN(NIPS 2015). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Nature DQN的论文. 1. DQN(NIPS 2013)的问题 在上一篇我们已经讨论了DQN(NIPS 2013

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_30615903/article/details/80744083 DQN(Deep Q-Learning)是将深度学习deeplearning与强化学习reinforcementlearning相结合,实现了从感知到动作的端到端的革命性算法.使用DQN玩游戏的话简直6的飞起,其中fladdy bird这个游戏就已经被DQN玩坏了.当我们的Q-table他过于庞大无法建立的话,使用DQN是一种很好的选择 1.算法思想 DQN与Qlean

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9756075.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning中,我们讲到了Deep Q-Learning(NIPS 2013)的算法和代码,在这个算法基础上,有很多Deep Q-Le

在DQN(Deep Q-learning)入门教程(四)之Q-learning Play Flappy Bird中,我们使用q-learning算法去对Flappy Bird进行强化学习,而在这篇博客中我们将使用神经网络模型来代替Q-table,关于DQN的介绍,可以参考我前一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(五)之DQN介绍 在这篇博客中将使用DQN做如下操作: Flappy Bird MountainCar-v0 再回顾一下DQN的算法流程: 项目地址:Github

Loadrunner的Virtual User Generator 提供人脚本的录制功能,对于初学者来说,这大大的降低了编写脚本的门槛,loadrunner提供两种录制脚本的方式:Html_based script和Url-based script ,初学者疑惑这两种方式有什么不同? 在这里我们来做个简单分析. 下面我们来分别通过两种方式来录制百度首页,对比一下他们之间有什么不同. HTML方式的脚本: Action() { web_url("www.baidu.com", "

MD5和RSA是网络传输中最常用的两个算法,了解这两个算法原理后就能大致知道加密是怎么一回事了.但这两种算法使用环境有差异,刚好互补. 一.MD5算法 首先MD5是不可逆的,只能加密而不能解密.比如明文是yanzi1225627,得到MD5加密后的字符串是:14F2AE15259E2C276A095E7394DA0CA9  但不能由后面一大串倒推出yanzi1225627.因此可以用来存储用户输入的密码在服务器上.现在下载文件校验文件是否中途被篡改也是用的它,原理参见:http://blog.c

MD5和RSA是网络传输中最经常使用的两个算法,了解这两个算法原理后就能大致知道加密是怎么一回事了.但这两种算法使用环境有差异,刚好互补. 一.MD5算法 首先MD5是不可逆的,仅仅能加密而不能解密.比方明文是yanzi1225627,得到MD5加密后的字符串是:14F2AE15259E2C276A095E7394DA0CA9  但不能由后面一大串倒推出yanzi1225627.因此能够用来存储用户输入的password在server上.如今下载文件校验文件是否中途被篡改也是用的它,原理參见:h