函数对象:一元谓词、二元谓词

4.2 - 谓词 一、谓词概念 概念: 返回bool类型的仿函数称为谓词 如果operator()接受1个参数,那么叫一元谓词 如果operator()接受2个参数,那么叫二元谓词 一元谓词 #include <iostream> #include<vector> using namespace std; //1、一元谓词 class GreaterFive { public: bool operator()(int val) { return val > 5; } 阅读详情

1. 函数对象可以有自己的状态。我们可以在类中定义状态变量,这样一个函数对象在多次的调用中可以共享这个状态。但是函数调用没这种优势,除非它使用全局变量来保存状态

2. 函数对象有自己特有的类型,而普通函数无类型可言。这种特性对于使用C++标准库来说是至关重要的。这样我们在使用STL中的函数时,可以传递相应的类型作为参数来实例化相应的模板,从而实现我们自己定义的规则。比如自定义容器的排序规则。

下图为函数对象的程序示例:

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;

//函数对象当普通函数用
class Mymultiplier
{
public:
	Mymultiplier()
	{
		num = 0;
	}
	int operator()(int val)
	{
		num++;
		return val * val;
	}
	int num;//可以定义函数对象内部的状态
};

void Print(const Mymultiplier& m)//不要让m改变,而你m(2)的话,相当于对m做了变动
{
	cout << m.num << endl;
}

void test()
{
	Mymultiplier m1;
	int result=m1(5);//1.像正常的函数对象一样,但是由变量去调用函数
	cout << result<<endl;
	int result1=m1(result);//2.可以调用函数对象内部的状态
	//3.函数对象可以作为参数进行传递
	Print(m1);

}

int main()
{
	test();
	return 0;
	system("pause");
}

 一元谓词、二元谓词

#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;

//谓词函数是一个返回布尔值的函数。
//一元谓词函数就是只釆用一个实参的函数。使用一元谓词函数可以确定一个给定对象是否具有某些特征。
class Person
{
public:
	Person(string name,int age):c_name(name),c_age(age){}
	string c_name;
	int c_age;
};


class Mydef
{
public:
	bool operator()(Person &p1)
	{
		return p1.c_age > 26;
	}
};

class Mydef1
{
public:
	bool operator()(Person& p1,Person &p2)
	{
		return p1.c_age > p2.c_age;
	}
};


void test()
{
	vector<Person> v;
	v.emplace_back(Person("赵",26));
	v.emplace_back(Person("钱", 27));
	v.emplace_back(Person("孙", 24));
	v.emplace_back(Person("李", 20));
	vector<Person>::iterator it=find_if(v.begin(), v.end(), Mydef());//一元谓词函数
	cout << "姓名:" << (*it).c_name<<"  " <<"   " << (*it).c_age<< endl;

	sort(v.begin(), v.end(), Mydef1());//二元谓词函数
	for (vector<Person>::iterator it = v.begin(); it != v.end(); it++)
	{
		cout << (*it).c_name << " " << (*it).c_age << endl;
	}
}

int main()
{
	test();
	return 0;
	system("pause");
}

 

【强化学习】强化学习中,训练过程的稳定性是什么?该如何进行衡量?请详细进行解释 在强化学习中,训练过程的稳定性指的是算法在训练过程中表现出一致的行为,并且能够稳定地收敛到一个好的策略。收敛性:算法是否能够在有限的时间内收敛到一个近似最优的策略。鲁棒性:算法在不同的初始条件或环境扰动下的表现是否稳定。方差:算法在多次运行中表现出的变异程度。稳定的训练过程意味着算法的训练曲线平滑奖励信号变化小,且策略或价值函数的变化是渐进的。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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