【RL从入门到放弃】【九】

最新推荐文章于 2019-04-28 11:34:00 发布
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本文介绍了函数逼近的不同方法，包括基于非参数和参数的技术。基于非参数的方法涉及核函数及高斯分布，而参数方法则涵盖了前向和反向神经网络。此外，还探讨了卷积神经网络的基本组成部分，如卷积运算和池化。

1、基于非参数的函数逼近

基于核函数的方法

基于高斯分布的函数逼近方法

2、基于参数的函数逼近

前向神经网络

反向神经网络

3、卷积神经网络

卷积运算

池化

【AIGC】prompt工程从入门到精通
Code_LT的博客
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使用提示词(prompt)来指导 AI 执行任务的过程称为提示（prompting）。提示词(prompt)是与大模型进行交互的输入，可以是一个问题、一段文字描述或者任何形式的文本输入。
射频芯片ATE测试从入门到放弃之基本概念
zy731025074的博客
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芯片测试如今这么火，闲着无聊，顺道学学ATE测试
【RL从入门到放弃】【三】
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1、动态规划 目标函数 用τ表示从状态s到最终状态的一个序列τ：st ，st+1 …，sT 累积回报R （τ）是个随机变量，随机变量无法进行优化，无法作为目标函数，我们采⽤随机变量的期望作为⽬标函数， 即∫R （τ）pπ （τ） dτ作为目标函数，用公式来表⽰强化学习的目标 强化学习的最终目标是找到最优策略为π* ：s→u* 自举法 状态值函数的计算方法： ...
fliplr函数
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fliplr 左右翻转矩阵语法： B = fliplr(A)将矩阵A的列绕垂直轴进行左右翻转 matabc如果A是一个行向量，fliplr(A)将A中元素的顺序进行翻转。如果A是一个列向量，fliplr(A)还等于A。 举例说明：例一：如果A是一个3×2的矩阵 A =[1 4 2 5 3 6 ] fliplr(A)ans =...
【RL从入门到放弃】【一】
勿于浮沙筑高台
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1、RL和ML和DL之间的关系 2、马尔卡夫 马尔卡夫性： 系统的下一个状态St+1仅与当前状态St相关 定义：状态st 是马尔科夫的，当且仅当P[st+1 |st ]=P[st+1 |s1 ，…，st]。定义中可以看到，当前状态st 其实是蕴含了所有相关的历史信息s1 ，…，st ，一旦当前状态已知，历史信息将会被抛弃。【这样定义马尔卡夫性有什么意义呢？】 马尔科夫性描述的是每个状...
【RL从入门到放弃】【十九】
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1、组合策略梯度和值函数的方法
【RL从入门到放弃】【八】
勿于浮沙筑高台
03-08 1640
1、【gym】环境中添加自定义的环境 1、将定义的class文件放在这个下面mdp.py C:\Users\xxxx\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Lib\site-packages\gym\envs\classic_control，这个是我机器上的路劲，如果不知道可以在anaconda prompt使用pip install gym命令查看 2、在__...
【RL从入门到放弃】【六】
勿于浮沙筑高台
04-01 496
1、MC 上面动态规划都是基于modle的，也就是说里面的概率都是固定的，强化学习算法的精髓之一是解决无模型的马尔科夫决策问题 无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法 无modle的RL和基于modle的RL的思想是一致的，即策略评估和策略改善 学习蒙特卡罗方法之前，我们先梳理强化学习的研究思路。首先，强化学习问题可以纳入马尔科夫决策过程中，这方面的知识已在第2章阐述。...
【RL从入门到放弃】【四】
勿于浮沙筑高台
03-25 625
1、Deep Q Network deep q network是基础是q_learning,里面的改善包含三个方面 1、深度神经网络逼近值函数 DQN利用深度卷积神经网络逼近值函数，DQN的行为值函数利用神经网络逼近，属于非线性逼近。虽然逼近方法不同，但都属于参数逼近。请记住，此处的值函数对应着一组参数，在神经网络，参数是每层网络的权重，我们表示。公式表示的话值函数为 。请留意，此时更新值函...
【RL从入门到放弃】【十二】
勿于浮沙筑高台
04-09 665
1、Pytorch - Conv2d 卷积 CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 假设 Conv2d 的输入 input 尺寸为(N,Cin,Hin,Win)，输出 output 尺寸为(N,Co...
【RL从入门到放弃】【十六】
勿于浮沙筑高台
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1、KL离散度 2、优化方法
Opencv从入门到放弃—2.图像处理（OpenCV = open(开源)+ c(ctrl c)+ v(ctrl v)）
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在本文中，我们将深入探讨OpenCV库在图像处理领域的应用，包括从基本的图像转换到复杂的图像处理技术。OpenCV，这个名字来源于“Open Source Computer Vision Library”，它是一个强大的开源计算机视觉库，支持多种...
Lua非空判断方法[源码]
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本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
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该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
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本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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标题《瑞萨MCU开发入门到精通》所指向的知识点，是围绕瑞萨微控制器（MCU）的开发流程和技巧。瑞萨电子是全球知名的半导体解决方案供应商，其MCU产品广泛应用于汽车、工业自动化、消费电子和物联网等领域。本教程的...
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