然后,将第k个样本的特征值x_{ik},k=1,2,...n减去均值\mu_i,并除以标准差\sigma_i,得到新的特征值\hat{x}_{ik }: \hat{x}_{ik }=\frac{x_{ik }-\mu_i}{\sigma_i+\epsilon} \\ +\epsilon是为了防止分母为0. epsilon = 1e-5 fig3 = plt.figure(figsize=(6, 6)) mu = np.mean...
y; // 平滑度smoothness等于1减去Cook-Torrance模型中的粗糙度roughness的平方根 half oneMinusReflectivity; half3 specColor; half3 diffColor = DiffuseAndSpecularFromMetallic (Albedo(i_tex), metallic, /*out*/ specColor, /*out*/ oneMinusReflectivity); FragmentCommonData o = (FragmentCommonData)0; ...
A superscript epsilon (ε) indicates an editorial change since the last revision or reapproval. 本标准以固定编号C 1363刊发;紧随编号后的数字表示最初采用的年份,或者是修订版的最后修订年份。圆括号中的数字表示最新重新批准的年份。上标(ε)表示自上一修订版或重新批准后的编辑性修改。 1. Scope适用范围 ...
探索交易的⾏为选择是基于 \varepsilon 贪婪策略,它以概率 \varepsilon 选择随机动作和以 1-\varepsilon 根据Q(s,a;\theta) 选择动作。 图1 Deep Q-Network模型 2 补偿标准差的DQN交易策略 2.1 智能体网络结构设置 DQN 算法使⽤深度神经网络从原始数据提取特征,近似行为值函数。在 DQN 中使⽤的预测神经...