RL方法是否收敛于epsilon = 0？
RL方法不一定收敛于ε=0，因为RL方法的收敛性取决于算法本身以及问题的复杂程度和设置的参数。
Reinforcement Learning（强化学习）是一种机器学习方法，旨在让智能体通过与环境的交互学习如何做出正确的决策。RL方法通常包括一个智能体、一个环境、状态、动作和奖励等元素。
在RL方法中，智能体通过观察当前的状态，采取相应的动作，并根据环境给予的奖励进行学习。智能体通过不断地试错和调整策略，以最大化累积奖励来提高决策的效果。
在RL方法中，有一些常见的算法，如Q-Learning、SARSA、DQN等。这些算法采用不同的学习策略和更新规则，以逐步改进智能体的策略。对于每个算法来说，其收敛性是一个重要的性能指标。
收敛性指的是算法是否能够逐渐达到一个稳定的状态，即策略不再发生显著变化。通常情况下，RL方法可以收敛到一个局部最优解或近似最优解，但不一定能够收敛到最优解。因此，RL方法的收敛性往往是相对的，而不是绝对的。
至于epsilon值（ε），它通常用于RL方法中的探索与利用的平衡。在Q-Learning等算法中，有一个ε-greedy策略，其中ε表示以一定概率选择随机动作的概率。通过逐渐降低ε的值，可以使得智能体在开始时更多地进行探索，逐渐向利用最优策略过渡。
综上所述，RL方法不一定收敛于ε=0。收敛性取决于具体的算法和问题设置。如果您对特定的RL算法或问题有进一步的需求，可以提供更多的细节，以便进行更具体的讨论。
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我知道epsilon标志着探索和开发之间的权衡。一开始，你希望epsilon很高，这样你就能大踏步地学到东西。随着你了解未来的奖励，epsilon应该会衰减，这样你就可以利用你发现的更高的Q值。
然而，在随机环境中，我们的学习率是否也会随着时间的推移而下降？所以我看到的帖子只讨论epsilon衰变。
我们如何设置epsilon和alpha，以使值收敛？
浏览 1提问于2018-11-08得票数 12
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我使用下面的调优代码来为我的svn模型找到最好的情况和epsilon。
tuneResult <- tune(
svm,
labels ~ .,
data = dataset,
ranges = list(epsilon = seq(-5.0, 5, 0.1), cost = 2^(0:3)))
但令人惊讶的是，它暗示了cost = 4和epsilon = -5！
然后，我用这些参数训练了模型，并用confusionMatrix进行了测试。不幸的是，模型不像没有这些参数的模型那样精确。
model1 <- svm(labels ~ ., da
浏览 0提问于2018-08-15得票数 1
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学习者可能正处于训练阶段，它会更新Q表，以适应许多时代.
在这一阶段，Q表将被更新为伽马(折现率)，学习率(Alpha)，行动将选择随机行动率。
过了一段时间后，当报酬稳定下来时，让我称之为“训练结束”。那么，在此之后，我是否必须忽略这些参数(伽马、学习率等)？
我是说，在训练阶段，我从Q台得到了这样的动作：
if rand_float < rar:
action = rand.randint(0, num_actions - 1)
else:
action = np.argmax(Q[s_prime_as_index])
但是在训练阶段之后，我是否必须去除rar，这意味
浏览 9提问于2017-04-25得票数 0
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我使用n步Sarsa/有时Sarsa(lambda)
在对不同的epsilon时间表进行了一些实验之后，我发现当我在一集中改变epsilon时，根据已经采取的步骤的数量和最后10集的平均长度，代理学得更快。
低步数/第一集=>低感受器
高步数/集末=>高感受器
这比从一集到另一集随着时间的推移，只是一个epsilon衰变要好得多。
理论允许这样做吗？
我认为是的，因为所有的州仍然定期访问。
浏览 0提问于2018-04-07得票数 2
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迭代法的复杂性？
、、
问题：
我想实现。它类似于定点方法：
Xn+1 = P Xn +Q
if X* verify X=PX +Q
then if Xn converge then it converge to X*
假设我成功地找到了alpha <1，这样：
||PX|| < alpha * ||X|| (通常α是P的特征值的最大值，但这里不重要)
那么我的方法就会收敛。
复杂性
我想计算一下这种算法的复杂性。假设我想要比epsilon小一点。对于给定的α，我可以计算n，从而验证上述不等式。但就我而言，我可以证明这样的阿尔法存在，但我没有他的价值。
是否有方法计算这种迭代方法的复杂性，而不知道如
浏览 4提问于2011-07-11得票数 1
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我有一个积分函数，它没有不定积分表达式。
具体地说，f(y)=h(y)+integral(@(x) exp(-x-1/x),0,y) where h(y)函数是一个简单的函数。
Matlab在数值上计算f(y)很好，但我想计算以下函数。
g(w)=w*integral(1-f(y).^(1/w),0,inf) where w is a real number in [0,1].
计算g(w)的问题是在数值上处理f(y).^(1/w)。
如何用MATLAB计算g(w)？这不可能吗？
浏览 1提问于2015-01-27得票数 0
1回答
所以我必须用起点1.0写一个牛顿正切程序。我必须显示迭代计数和最终结果的根。如果我为U0输入100，那么根/结果应该是2,499204，但不知怎么的，它向我显示了17.3333和一个迭代计数，我认为这不是正确的结果。
我不知道我的错误在哪里，如果有人能指出我只是个初学者，那就太好了。
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <iomanip>
using namespace std;
double U0;
const double K = 0.001; //constant
const double R
浏览 4提问于2020-12-03得票数 1
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我正在看openai- 中的健身房。在这两种情况下，在智能体达到目标之前，都没有奖励，甚至没有负奖励。即使智能体掉进了冰层，也不会有负面的奖励--尽管这一集结束了。没有奖励，什么也学不到！每一集都是从头开始的，没有从之前的几集中受益。
这应该是一个简单的广度优先搜索。它不需要RL。但假设你使用RL，一种方法是一步走到一个冻结的正方形(这不是目标)奖励-1，一步进洞奖励-10。-1将允许代理学习不重复正方形。-10将允许代理学习避免漏洞。因此，我很想在代理方面创造我自己的负面奖励。这会让它更像是悬壁漫步者。
我遗漏了什么？RL如何在没有奖励的情况下解决这个问题(除了通过随机搜索)？
浏览 0提问于2018-07-09得票数 4
我正在尝试使用e1071中的trying函数来调优超参数epsilon和成本，但是每当我试图扩展想要测试的值的范围时，我都会得到这个错误：
“predict.svm中的错误(ret，xhold，decision.values = TRUE)：模型是空的！”
我正在处理的是回归应用程序，而不是分类应用程序，我使用的数据用于密度配置文件，其中"x“表示面板旁边的位置，"y”对应于所测密度的值。这是我使用的代码：
model <- tune(svm, y~x, data = profiles, ranges = list(cost = 2^(0:10), epsilon = 1
浏览 5提问于2022-05-10得票数 0
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我正在学习强化学习。我理解了RL的一般概念。
然而，到目前为止，我还不知道in RL的影响是什么？推荐值应该是多少？
当使用=1时，是否意味着随机探索？如果这种直觉是正确的，那么它将不会从=1中学到任何东西。
另一方面，如果我们设置=0，这将意味着不要探索，在这种情况下，代理也不会学习任何东西。
我想知道我的直觉是否正确。
浏览 0提问于2020-11-26得票数 1
Q学习和SARSA之间的区别在于，Q学习将当前状态与最佳可能的下一状态进行比较，而SARSA将当前状态与实际下一状态进行比较。
如果使用贪婪选择策略，也就是说，动作值最高的动作被100%选择，那么SARSA和Q-learning是否相同？
浏览 7提问于2015-09-29得票数 9
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这是我第一次尝试使用cvxpy。我有两个非常简单的约束：
x = cp.Variable((5, 5))
constrains = [cp.sum(x) == 1.0, 0 <= x]
该解决方案大部分时间起作用，满足这两种限制。但有时解只满足第一个约束，并提出负值。我想知道是否有办法让解决者指出它是否成功了。
浏览 4提问于2020-11-01得票数 1
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我写了一个代码，不用除法，而是用二分法来逼近一个数字的倒数。有两个疑问。第一，我应该保留x的下限和上限吗？另外，是否有一种更快的方法来从极限收敛到所需的值(输入的倒数)，而不是仅仅将其平均？而主要的疑问是，当我尝试运行它时，它只是在收到用户的输入号码之后才停止。有什么线索能解决这个问题吗？
以下是代码：
#include<stdio.h>
#include<cstdlib>
#define epsilon 0.0001
float f(float x, float &m)
{
if(m==0)
{
printf("Reci
浏览 1提问于2019-03-04得票数 1
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在python中我很难解出这个积分。正在集成的功能没有在集成的边界上定义。我还发现了一些类似的问题，但所有这些都是对这个问题的非常具体的回答。我不想过多地近似积分，如果可能的话，根本不想，因为我做这个积分的原因首先是为了避免近似。有办法解决这个积分吗？
import numpy as np
from pylab import *
import scipy
from math import *
from scipy import integrate
m_Earth_air = (28.0134*0.78084)+(31.9988*0.209476)+(39.948*0.00934)+(44.0
浏览 0提问于2015-06-11得票数 1
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我正在尝试实现一个page rank算法。
我总共有5个网页(见下图)。下面的图像表示一个图表，并显示了哪个网页包含到哪个页面的链接。
我以这样的方式将网页链接存储在HashMap中，即每个网页的唯一链接都存储为key，而HashSet包含一个给定网页指向的所有链接作为该键的值存储。(见下图)
每个网页都由其独特的链接表示。上面提到的HashMap在代码中表示为
HashMap<URI, HashSet<URI>> graph = new HashMap<>();
我选择了decay值等于0.85，epsilon值等于0.00001
问题
浏览 2提问于2019-03-01得票数 0
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我将实现一个函数来对C++中的半定矩阵进行Cholesky因式分解，并且我想知道是否有一个已经优化过的库/任何东西。它的工作方式或类似于本文中所描述的内容：
这是正定的例子，但对正定的半正定不管用：
程序必须在C++中，没有C/FORTRAN库，(想一想尖锐的老板给出指令)，这意味着ATLAS，LAPACK，等等。都出去了。我看过MTL + Boost，但它们只适用于正定矩阵。是否有我没有找到的库，甚至是已经编写的单个函数？
浏览 2提问于2011-08-18得票数 3
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我正在尝试使用OpenCV的神经网络：
ANN::ANN() {
// 4 rows and 1 col with the type of 32 bits short.
CvMat* neural_layers = cvCreateMat(4, 1, CV_32SC1);
cvSet1D(neural_layers, 0, cvScalar(2)); // inputs
cvSet1D(neural_layers, 1, cvScalar(30)); // hidden
cvSet1D(neural_layers, 2, cvScalar(30)); // hidd
浏览 5提问于2013-05-30得票数 3
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我已经为这个问题疯狂了好几个小时了，我已经一遍又一遍地重复了！在这一点上，我认为我实际上看到数字在我周围飞舞。
无论如何，我应该写一个程序，找到正确的金额，每月支付超过一年，以偿还债务的信用卡。所以有了这个计划，有几个条件必须得到满足。
它必须使用二分法搜索((低+高)/ 2)。
有一个固定的平衡
有年利率。
这是我现在的代码，我所得到的就是无限循环。我在这里做错什么了？
balance = 320000
annualInterestRate = 0.2
monthly_interest = float(annualInterestRate) / 12.0
lower_b
浏览 4提问于2014-09-10得票数 0
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用c++求收敛序列的极限
、、、、
我尝试使用if语句在满足收敛序列的限制时终止程序，在本例中3+(1/k^2) = 3。 #include <iostream>
#include <math.h>
int findK(int k)
{
double x = 0;
for(double i=2;i<k;i++)
{
x = (1/pow(i, 2)+3);
if(std::fmod(x, 1.0) == 0)
{
浏览 35提问于2019-09-25得票数 0
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采用基本遗传算法(GA)对不同超参数的测试函数进行测试，以确定超参数对算法的影响。
准则：由GA猜出的答案(最小)足够接近真实答案。
“足够近”是由“精确度”或LOA决定的。
if |guessed answer - real answer | < LOA => guessed answer is considered correct
Problem：不同的函数有不同的输入范围，对所有测试函数使用静态LOA似乎不合适。
问题：我应该如何决定LOA值？它是否与被测试函数的输入范围有关？
示例：Schwefel测试函数的输入范围为(-500,500)，用于所有输入，最小输入为0。如果G
浏览 2提问于2019-12-04得票数 0
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我试着用深度强化学习和keras来训练一个代理来学习如何玩。问题是我的模型没有收敛。这是我的代码：
import numpy as np
import gym
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import optimizers
def get_random_action(epsilon):
return np.random.rand(1) < epsilon
def get_reward_prediction(q, a):
qs_a = np.
浏览 0提问于2018-07-19得票数 2
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我的问题是在我对PyTorch DQN教程中的代码进行检查后提出的，但随后又提到了强化学习:强化学习中最佳探索/利用的最佳实践是什么？ 在DQN教程中，steps_done变量是一个全局变量，EPS_DECAY = 200。这意味着:在128步之后，ε阈值= 0.500；在889步之后，ε阈值= 0.0600；以及在1500步之后，ε阈值= 0.05047。 这可能适用于本教程中介绍的CartPole问题-早期的片段可能非常短，任务相当简单-但对于需要更多探索的更复杂的问题呢？例如，如果我们有一个40,000集的问题，每个集都有10,000个时间步，我们如何设置epsilon贪婪探索策略？在
浏览 22提问于2019-02-04得票数 0
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我试图通过VowpalWabbit优化某些文章或广告(动作)的点击率，给出一个设备类型(上下文)(在本文之后)。然而，我无法使它可靠地收敛到最优动作。
我创建了一个最小的工作示例(对不起长度)：
import random
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from vowpalwabbit import pyvw
plt.ion()
action_space = ["article-1", "article-2", "article-3"]
def runnin
浏览 7提问于2021-06-30得票数 0
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我正在读Dan的书，我被定理2.11困住了，定理2.11的证明作为练习留下了。
问题是:如果\lim_{n \rightarrow \infty} f(n)n^c = 0适用于所有c > 0，那么f是可以忽略不计的。
在这里，可忽略函数被定义为一个函数f : \mathbb{Z}_{\geq 1} \rightarrow \mathbb{R}，对于任何实际的c > 0，都存在一个整数n_0 \geq 1，使得f(n) < \frac{1}{n^c}表示al n \geq n_0。
到目前为止，我所做的是:假设对于任何真实的c > 0，我们都有\lim_{n \right
浏览 0提问于2022-07-19得票数 2
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我已经写了一个java程序，用牛顿的method.This程序来求给定数字的平方根，工作完全符合预期，但我不擅长时间复杂性。 那么你能告诉我下面的程序的时间复杂度是多少吗？欢迎提出改进建议。 sqrt方法的大O符号是什么？ /**Find square root of a number using Newton's method**/
/**Specify number of correct precision required in a square root**/
/**Also specify maxIterations limit so that program won
浏览 24提问于2019-04-28得票数 1
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我正在使用稳定的基线训练PPO2 RL模型。我发现的一件事是，经过训练的代理仍然会在测试数据上显示一些随机行为，如predict方法PPO2所示；deterministic标志应该设置为True，以查看确定性(非随机)行为。
我理解，在训练一个RL代理时，需要进行一定数量的随机探索，以便agent能够学习最优的值策略网络。然而，我认为，一旦对一个代理进行了训练，并用于对新的测试数据进行操作(预测)，将使用模型参数，而不会进行任何探索。因此，在测试时，我认为代理操作和随后的奖励是确定性的(一旦测试数据是静态的)。
为什么经过训练的agent对测试数据进行探索/为什么训练的agent在预测测试数据
浏览 0提问于2019-07-24得票数 4
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也许我的问题看起来很愚蠢。
我正在研究Q学习算法。为了更好地理解它，我正在尝试将示例的Tenzorflow代码重新编写为Keras代码。
我的代码：
import gym
import numpy as np
import random
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras import backend as K
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
env = gym.make('Froze
浏览 0提问于2017-08-25得票数 6
给定与椭圆上已知点(P_0)逆时针方向的距离(弧长)，我试图在那个距离(P_1)上找到点。
因为我不能解析地计算出对应于特定弧长的t，所以我不得不遍历每个离散点，直到得到一个答案。
我的初始代码如下所示：
// t_0 is the parametric t on the ellipse corresponding to P_0
Point GetPos(double distance, double t_0, double res = 5000, double epsilon = 0.1)
{
for(int i = 0; i < res; ++i)
{
浏览 1提问于2015-05-06得票数 0
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2回答
我正在尝试建立一个深度Q网络来扮演蛇。我遇到了一个问题，智能体不学习，它在训练周期结束时的表现是反复杀死自己。经过一点调试，我发现网络预测的Q值每次都是相同的。动作空间是上，右，下，左，网络预测0，0，1，0。训练损失确实会随着时间的推移而下降，但似乎没有什么不同。以下是训练代码： def train(self):
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
self.build_model()
for episode in range(self.max_episodes):
self.current_epis
浏览 50提问于2019-12-30得票数 1
2回答
在R中，我生成了一些人工数据，使用梯度下降方法Y= c0 + c1 * x1 + c2 * x2 + noise进行线性回归 我还使用解析方法来计算参数theta = c0，c1，c2。下面是R代码和变量的注释。 我使用梯度下降法来计算θ。公式取自下面的链接。 slides from a person slides from Stanford - Andrew Ng 然而，该方法无法收敛。我的R码在下面。theta与R码中的解析解k有很大的不同。 rm(list = ls())
n=500
x1=rnorm(n,mean=4,sd=1.6)
x2=rnorm(n,mean=4,sd=2.5
浏览 76提问于2020-05-02得票数 1
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我试着用牛顿·拉普森的方法来求k的四次根。我一直收到一个溢出错误。
我在网上寻找了像import decimal这样的解决方案，但我没有学到课堂上提供的任何解决方案。
epsilon = 0.01
k = 100.0
guess = k/2.0
while abs(guess**4 - k) >= epsilon:
guess = guess -(((guess**4) -k)/(4*guess))
print ('Square root of', k, 'is about', guess)
OverflowError：(34，‘结果太大
浏览 3提问于2019-10-07得票数 0
1回答
我在试着逼近双曲正弦。我需要在不使用math.h库函数的情况下这样做。
不要给我提供完全的解决方案，只是一些提示，因为我需要自己解决这个问题
我所做的是：
给定双曲正弦泰勒级数，我需要计算(2*n + 1)的阶乘。要做到这一点，我只需要做这一步：
fact *= (2*i +1); // inside a for-loop.
我需要计算幂x^(2*n +1)，我这样做了：
double power(double x, unsigned int y) {
double result = 1;
for (unsigned int i = 0; i < y; i++) {
浏览 11提问于2022-02-13得票数 0
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在具有1个变量的线性回归中，我可以在图预测线上清楚地看到，我可以看到它是否适合训练数据。我只需创建一个包含1个变量和输出的绘图，并根据Theta 0和Theta 1的值构造预测线。
但是如何检查在多变量/特征上实现的梯度下降结果的有效性。例如，如果功能的数量为4或5，如何检查它是否正确工作，并找到所有thetas的值都是有效的？我是否只需要依赖成本函数，根据迭代次数绘制出来的？
浏览 3提问于2015-11-20得票数 4
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我试图教自己数据科学，我特别感兴趣的是决策树。在这几步中，我遇到了一个术语，“参数收敛”，我找不到定义(因为，毕竟，我是自己学习，无法接触到老师或同事)：
然而，即使在预测变量数量较少的研究中，兴趣的所有主要效应和交互效应--特别是在范畴预测变量的情况下--很可能导致细胞数太少而无法收敛。(来自Strobl等人，2009年年)
网络搜索并不是很有帮助，因为收敛是一个非常常见的术语，我不确定哪一个结果特别适用于决策树的上下文。而且，结果也没有提供入门级的定义。
因此，虽然参数收敛的定义或解释(在递归分区的上下文中)是很好的，但也可以很方便地指向一个资源(学术或其他方面)，它可能有一个‘术语表’的
浏览 0提问于2016-11-09得票数 2
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我需要写一个函数来对课程作业中的数字进行平方运算。它计算像16和25这样的数字的平方根，但不能精确地计算9的平方根。
下面是代码
double mysqrt (double x)
{
double low, high, mid;
这条if语句决定创建一个范围来确定平方根。
if (x >= 0) {
low = 0;
high = x;
}
else {
low = x;
high = 1;
}
此语句计算中间值
mid = (high + low)/2.0;
while循环用于确定平方根。
浏览 9提问于2016-09-17得票数 0
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汉明损失计算我们的预测错误的标签的数量，并对其进行归一化。 ? 将HammingLoss作为指标的标准实现依赖于对错误预测的计数，大致如下：(在TF上) count_non_zero = tf.math.count_nonzero(actuals - predictions)
return tf.reduce_mean(count_non_zero / actuals.get_shape()[-1]) 将汉明损失实现为实际损失要求它是可微的，但由于tf.math.count_nonzero，情况并非如此。另一种(近似的)方法是以这种方式计算非零标签，但不幸的是，NN似乎没有改善。 d
浏览 30提问于2019-10-06得票数 3
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我有一份作业要交，我的循环有问题。首先，我必须通过循环找到第二个最高和最低的平方根，我已经可以这样做了。接下来，我的任务告诉我，我需要得到平方根的近似值，这是通过求整数的下一个最高和最低平方根的平均值来完成的。然后，我必须向用户询问他们想要的精确小数位数。以下是作业的引文：
然后应该构造一个计数控制的循环；它将对每个所需的十进制位置执行一次；在本例中，此循环将执行四次(每一次对十分之十、百分之一、千分之一和十万分之一小数位)。使用诸如decimalPosition这样的计数器来跟踪哪个通过循环是打开的。
这就是我遇到问题的地方，我使用的是基于用户输入的小数位数的while循环，但我的循
浏览 3提问于2012-09-19得票数 1
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用Java进行数值求解
、、、
我希望在Java中结合一些线性代数解的数值求解的实现，如下所示：
5x +4= 2x +3
理想情况下，我倾向于尽可能少地解析，并避免使用传统的“人工”解决方案方法(即合并类似术语，等等)。我一直在研究牛顿的方法，用x的值来近似解。
不过，我很难让它起作用。
有谁知道这样做的最佳一般方法，以及应该如何用代码(最好是Java)来完成？
附加
在Netwon的方法中，迭代直到近似达到可接受的精度为止。公式如下：
x1 = x0 - (f(x0) / (f‘(X0)
其中x1是迭代中x的下一个值，而x0是当前值(或者在第一次迭代时开始猜测)。
什么是f素数？假设f(x0)是当前x估计的函数，f
浏览 3提问于2013-01-03得票数 0
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我正在试图计算cos(x)的泰勒级数，它最多包含10^-3，对于所有的x ∈ [-pi/4, pi/4]，这意味着我的错误需要小于0.001。我可以修改x +=in for循环以获得不同的结果。我试过几个数字，但它从来没有出现一个小于0.001的错误。
#include <stdio.h>
#include <math.h>
float cosine(float x, int j)
{
float val = 1;
for (int k = j - 1; k >= 0; --k)
val = 1 - x*x/(2*k+2)/(2*
浏览 3提问于2015-12-10得票数 1
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为了教育/演示目的，我编写了这个简化的代码来计算Pi。
这些方法是基于广义方法的:参见关于Pi和AGM的介绍.
阿基米德的方法给出了线性收敛，这意味着你得到两个额外的精度，每次迭代。
高斯的方法给出了二次收敛，这意味着你的精度翻倍的每一次迭代。
我们可以用计时器包装这些方法，或者打印当前结果来查看它们是如何收敛的。
阿基米德的方法可以用来反驳几千年来关于Pi的错误说法。唉，历史啊。
import decimal
def pi_arc():
"""Archimedes c. ~230 B.C.E."""
a, b = D(3).
浏览 0提问于2019-09-11得票数 13
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当我的是昨天的时，我的建议的得到了很多批评，这确实是不够的。所以我终于做了一件明智的事情，写了一个测试套件，看看我是否能让它们全部通过。这是到目前为止我的结果。我想知道，使用一个通用的(即不特定于应用程序的)浮点比较函数，这是否真的是最好的，或者我是否仍然忽略了一些边缘情况。
(代码更新为修复错误)
import static org.junit.Assert.assertFalse;
import static org.junit.Assert.assertTrue;
import org.junit.Test;
/**
* Test suite to demonstrate a go
浏览 5提问于2010-05-03得票数 2
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在许多强化学习( RL )论文中，马尔可夫决策过程(MDP)是强化学习问题的典型问题集。这种设置的真正好处是什么？一些论文使用LSTM作为其策略网络结构，这显然违反了MDP假设，并且更有意义。
浏览 3提问于2017-04-04得票数 0
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我一直在尝试通过建立简短的程序来学习Haskell。我对函数式编程世界有些陌生，但已经做了大量的阅读工作。
在Haskell中，我有一个相对较短的递归函数，用于使用牛顿方法查找函数的根，直到浮点数允许的精度：
newtonsMethod :: (Ord a, Num a, Fractional a) => (a -> a) -> (a -> a) -> a -> a
newtonsMethod f f' x
| f x < epsilon = x
| otherwise =
newtonsMethod f f
浏览 5提问于2013-11-01得票数 4
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以下内容是从维基百科在上的文章中的伪代码移植的。
#! /usr/bin/env python3
# https://en.wikipedia.org/wiki/Newton's_method
import sys
x0 = 1
f = lambda x: x ** 2 - 2
fprime = lambda x: 2 * x
tolerance = 1e-10
epsilon = sys.float_info.epsilon
maxIterations = 20
for i in range(maxIterations):
denominator = fprime(x0)
浏览 1提问于2013-05-20得票数 3
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我想用Gauss方法在C++中求解方程组(3x3)。我读了一些关于这方面的文章：、和。我在这些页面上按模式自己编写了以下代码：
#include <iostream>
#include <cmath>
#define epsilon 0.001
int main()
{
//declaration and initialization of variables
long double a[3][3], b[3], x[3], xo[3];
a[0][0] = 3; a[0][1] = -6.5; a[0][2] = 3.33; b[0]
浏览 3提问于2021-04-02得票数 0
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我想检查glm::vec3是否等于零向量glm::vec3(0,0,0)。
直到现在我还在写
if(v == glm::vec3(0,0,0))
...
但后来我了解了epsilon，所以我的问题是，是否有一种比这样的显式比较更快(更易读)的检查方法：
if(abs(v.x) < EPSILON && abs(v.y) < EPSILON && abs(v.z) < EPSILON)
...
浏览 9提问于2015-12-05得票数 1
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我知道如何绘制(二维)“逃逸时间组”分形(Julia和Mandelbrot)，但我似乎无法得到Mobius变换或牛顿盆地的渲染。
我试图用同样的方法呈现它们(递归地使用每个像素'n‘次上的多项式方程)，但是我有一种感觉，这些分形是用完全不同的方法呈现的。莫比乌斯“变换”意味着图像必须已经存在，然后被转换成几何学，牛顿盆地似乎绘制了每个点，而不仅仅是落入一个集合中的点。
这些分形是如何绘制的？它们是否使用与Julia和Mandelbrot相同的迭代方法绘制？
我用的方程式：
Julia: Zn+1 = Zn^2 + C
其中Z是表示像素的复数，C是复数常量(正确)。
Mandelbrot
浏览 5提问于2014-11-12得票数 3
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我正在使用基于rlglue的框架进行Q学习.我的理解是，随着时间的推移，算法收敛到一个最优策略(这是一个映射，说明在什么状态下要采取什么行动)。
Question1:这是否意味着在经历了很多次(比如1000次或更多)之后，我基本上应该得到相同的状态:动作映射？
当我绘制奖励(或奖励平均超过100集)时，我得到了一个类似于图6.13的图表。
Question2:如果算法已经收敛到某些策略，那么为什么奖励会下降呢？是否有可能报酬会有很大的差异？
Question3:有什么标准方法可以用来比较各种RL算法的结果吗？
浏览 3提问于2014-04-15得票数 5
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我需要一个平方根计算器的帮助。具体方向如下： “您需要实现计算平方根的巴比伦方法。基于该核心功能，您将编写一个交互式程序，该程序： 提示用户输入大于零的整数值。检查以确保该值确实大于零。如果没有，程序将显示一条错误消息，并要求再次输入。使用上面概述的巴比伦方法计算值的平方根。向用户显示平方根，格式为恰好显示3位小数(不超过3位且不少于3位)。 我不能使用sqrt函数。我真的很接近了，但是我不能完全到达正确的循环。这是我到目前为止所知道的 # Ask user if they would like to calculate a square root for a single number o
浏览 12提问于2019-02-05得票数 1
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