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RSS订阅原创 【博弈论】实验项目7-讨价还价
当博弈结束后，两名同学各自给出自己对对方折现因子的猜测，并统计各自的得益结果。a，b两人依次提出分配策略，假设a的策略为s1，他的折现因子为x1，b的策略为s2，她的折现因子为x2。经过思考，原因如下：折现因子随机，又很大，假设乙随机到的折现因子是0.2，两个人下次总和就只剩200块钱了，而甲的折现因子很大，有0.8，那甲就不怕第三轮自己吃160的钱，毕竟160总比0强。c.通过对博弈模型的计算，先得出理论上折现因子对博弈的各方面影响（对得益的影响，对双方策略选择的影响，对结果的影响等）。
2024-03-05 17:06:58
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原创 【博弈论】实验项目1-酒吧博弈
若生成1的居民数大于百分之六十，则去的居民幸福度下降，去的概率减少，不去的居民幸福度上升，去的概率上升（因为假设少数人预测下次去的人数不超过60人，所以少数人会打算去）；若生成1的居民数小于等于60时，去的居民幸福度上升，去的概率随机增加或减少（因为有些人可能预测下次来酒吧的人变多），不去的居民幸福度下降，去的概率增加。另外，虽然曲线的波动很大，但总不为零，总有一些人选择去酒馆，并且第二天去酒馆的人增多，过一段时间再次下降。第一个周末，大多数人都去酒吧，导致酒吧爆满，服务满意度不高，很多人抱怨还不如不去；
2024-03-05 16:50:23
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原创 【博弈论】实验项目6-古诺模型
1、程序设计思路：建立该模型需要确定博弈方：公司a和公司b设a公司产量为qa，b公司产量为qb，总供给为qq，而玩具的价格price关于qq的函数关系即为：price=1000-qq。产品总成本与生产量有关，c表示总成本，设i企业产量为qi，则其总成本ci与qi的关系函数为c=20q。故i公司的得益函数为：money=price*qi-ci=（1000-qq）qi-ci=（980-qq）qi双方随机给出产量，并随机增加或减少产量，增加的比减少的幅度大一些，计算两次产量的得益。
2024-03-05 16:31:30
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原创 【2023-2024】学期总结+心得
首先是了解整体知识框架：这个学期主要的深度学习框架如下，分为机器学习、神经网络、概率图模型。机器学习和深度学习的区别到底在哪里呢？首先，目的不同，机器学习的主要目的在于分类和回归，在于“表示学习”，而深度学习的主要目的在于通过学习好的特征表示从而达到预测和识别的效果。换句话说，“机器学习”相当于教会机器如何看书、如何看懂书，而“深度学习”相当于教会机器如何利用看书得到的知识解决特定的问题。然后学习的内容也不算太相同，从广义概念上讲，机器学习比深度学习的概念要广，深度学习属于机器学习中的一部分；
2024-01-08 20:56:01
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原创 NNDL 作业13 优化算法3D可视化
说来也巧，本来写作业12的时候想着概念都说了，上课讲过的那个动图也顺便说说分析分析吧，结果写完再看作业13，发现原来讲动图的任务在这里……不过个人感觉我作业12写的确实挺好，各个算法的优缺点、动图的分析，在作业12都已经说过了，也查阅了很多文献很多资料，以至于在作业13没什么想说的了。这次作业13我也做了一些优化，比如在图里加了“Nesterov”算法的曲线，在每个图都用相同的颜色表示轨迹。应该可以通过第3个实验返回去优化一下第1个实验的，但复习要紧，我还是先去复习吧。
2024-01-02 13:17:52
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原创 NNDL 作业12 优化算法2D可视化
x = np.linspace(-50, 50, 100) # x的绘制范围是-50到50，从改区间均匀取100个数y = np.linspace(-50, 50, 100) # y的绘制范围是-50到50，从改区间均匀取100个数plt.show()对函数x^2实现函数后呈递出的图像如下图所示：由于该函数只在x方向有改变，因此更像一个被握折起的纸，中间平坦整个图像向下弯曲，因此x=0的一条直线上均是最低点。而我们将实现的共有5个不同优化算法，接下来分别对这些代码展开解释与实现：pass。
2023-12-28 18:33:57
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原创 NNDL 作业十一 LSTM
吴恩达老师在讲BPTT的时候（因为我不会推导BPTT所以去看了看老师的课，不过看完还是不会推导）曾说，感觉Backpropagation through time (BPTT)就像是时间魔法，为了解决记忆在传播过程中的损耗，沿时间反方向传播，就像穿越回过去一样。深度学习的这些算法不仅仅是对机器对程序如何学习的研究，其实也是对人的研究，就好像人在把自己投影到机器上一样，学习深度学习的同时也好像在学习自己。由图可见，相比普通RNN，LSTM拥有三个遗忘门，分别起到不同的作用，控制不同的数据进行输入和输出。
2023-12-19 21:40:40
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原创 23-24 秋学期】NNDL 作业9 RNN - SRN
重新跑了几次，“eeeee”和“lellll”跑出来的结果都是“ohlll”，“eleee”跑出来则是“oholl”，也就是，“00000”和“20222”结果“31222”，“02000”结果是“31322”.设置跑了30轮，“lolll”跑出来的结果是“oholl”，反正就是越跑越歪，所以计算的层数较少，准确率也不是很高。但这次我们的主要目的是将数据转化为一种新数据，更通俗地说，就是将前面的数据打包压缩再传递给下一层，因此将激活函数运用在in_h1和in_h2的计算上，而不用在out_put的处理上。
2023-12-06 23:51:40
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原创 NNDL 作业1 对专业名词的理解
定义：人工智能(Artificial Intelligence)，是一个以计算机科学（Computer Science）为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科交叉融合的交叉学科、新兴学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。这里“带伞”只是“下雨”对应的反射，并不具备“因为”下雨，“所以”带伞的逻辑在其中。
2023-09-20 21:43:58
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空空如也
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