压缩感知 的自我理解

最新推荐文章于 2025-06-27 16:10:45 发布
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#压缩感知 #机器学习 #算法 #人工智能 #采样定理

本文是对压缩感知概念和技术的个人总结，作者通过整理资料形成了易于理解的内容，并邀请读者指出可能存在的理解偏差。

记录一下

之前看压缩感知，资料很多，千篇一律。

我总结成自己能看懂的，记录在笔记本上，供自己看，不知道自己的理解是不是完全争取，如果有不对的，还请大佬多多指出来，非常感谢。

今天累了，就不再手写了。

上我的美图。

 

和我的一页精美ppt

 

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训练过程是怎样进行的 粗略的更新方程 q(s,a)=q(s,a)+ϵ(U−q(s,a))q(s,a)=q(s,a)+\epsilon(U-q(s,a))q(s,a)=q(s,a)+ϵ(U−q(s,a)) SARSA : U=r+γ⋅q(s′,a′)U=r+\gamma·q(s',a')U=r+γ⋅q(s′,a′) Q-Learning U=r+γ⋅max⁡q(s′,a′)U=r+\gamma·\max q(s',a')U=r+γ⋅maxq(s′,a′) Double Q-Learning U=r+γ⋅q(s
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