上面參數(shù)主要介紹下dropout_prob朴艰，模型訓(xùn)練時應(yīng)用Dropout的流程，概況一下描述就是：1.隨機概率p隨機dropout部分神經(jīng)元寇损，并前向傳播2.計算前向傳播的損失...
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Tensorboard使用以下面代碼為例 文件保存位置為：E:\Deep-Reinforcement-Learning-Hands-On-master\Chapter03運行后生成文件events.o...
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2.4 增量實現(xiàn) & 2.5 解決一個非平穩(wěn)問題2.4Incremental Implementation 背景：目前的行動價值方法都將行動價值估計為觀察到的獎勵的樣本平均值∑ё澹現(xiàn)在轉(zhuǎn)向如何以計算上有效率的方式計算這些平均值...
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2016年徒步太平洋山脊小徑<br>2018年騎行318川藏線<br>2019年徒步阿帕拉契亞山徑<br>2021年徒步大陸分水嶺小徑
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Minimax算法和α-β剪枝上節(jié)提到強化學(xué)習(xí)算法解決的井字棋游戲并不適合用Minimax算法解決，理由是Minimax假設(shè)游戲雙方都不會犯錯籍琳，這種情況比較特殊菲宴。 1.Minimax算法 別稱：Minma...
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1.5 擴展案例：tic-tac-toe（井字棋）& 1.6 總結(jié)1.5 擴展案例：tic-tac-toe 回想一下孩子的井字棋游戲。兩名玩家輪流在三乘三的棋盤上比賽趋急。一個玩家打而另一個畫?裙顽，直到一個玩家通過在水平、垂直或?qū)蔷€上連續(xù)放置三...
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1.2 Examples & 1.3 Elements of Reinforcement Learning & 1.4 Limitations and Scopes
1.2 例子以及簡單應(yīng)用： （1）一個象棋大師走了一步宣谈。通過計劃預(yù)期可能的回復(fù)和反回復(fù)愈犹，以及通過對特定位置和動作的可取性的即時、直觀的判斷闻丑，做出選擇漩怎。 （2）自適應(yīng)控制器實時...
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Introduction
關(guān)鍵詞：learn by interacting with environment 關(guān)鍵句： 1.Learning from interaction is a fundati...
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Chapter 2（舊版與新版合并）評估反饋 2. Evaluative Feedback (incompleteideas.net)[http://incompleteideas.net/book/first...
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2020-6-8晨間日記
今天是什么日子 起床：8:00 就寢：23:30 天氣：大太陽 心情：馬馬虎虎 紀念日：no 任務(wù)清單 昨日完成的任務(wù)，最重要的三件事：排序算法的python實現(xiàn)嗦嗡，找實習(xí)勋锤，寫...
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python實現(xiàn)一個簡易hashmap
python實現(xiàn)一個簡易hashmap,不嚴謹、有問題之處請多多指出侥祭。叁执。 近日把數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)翻出來看看茄厘，發(fā)現(xiàn)自己這方面的知識很欠缺，算是自己的記錄谈宛，也希望給正在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的老鐵...
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其他分類練習(xí)題1.考慮一個二值分類問題次哈，屬性集和屬性值如下： 空調(diào)={可用，不可用} 引擎={好吆录，差} 行車里程={高窑滞，中，低} 生銹={是恢筝，否} 假設(shè)一個基于規(guī)則的分類器產(chǎn)生的規(guī)則集如下...
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分類練習(xí)題25.考慮如下二元分類問題的數(shù)據(jù)集哀卫。 a. 計算按照屬性A和屬性B劃分時的屬性增益。決策樹歸納算法將會選擇哪個屬性撬槽？ 屬性A和屬性B的不測事件表如下： 劃分前的總熵為：Eori...
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股票入門的基礎(chǔ)知識
一此改、開戶方法 1、到證券營業(yè)廳開戶 2侄柔、網(wǎng)上開戶（包括手機開戶） 開戶要準備的資料：身份證共啃、銀行卡 選擇券商注意事項：1交易費用是多少？一般萬3以下勋拟，有萬2.5勋磕、萬2妈候、萬1....
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分類練習(xí)題11.為四個布爾屬性A,B,C,D的奇偶函數(shù)畫一棵完全決策樹敢靡。可以簡化該決策樹嗎苦银？ 不能簡化該決策樹啸胧。 2.考慮下表中二元分類問題的訓(xùn)練樣本。 a.計算整個訓(xùn)練樣本集的Gini...