做完Join Plan之后，再针对GROUP BY、Aggregate、ORDER BY、LIMIT等子句进行处理。以GROUP BY为例，在PostgreSQL内部，实现GROUP BY的有2个算法：Sort Group By以及 HashAgg Group By，通过函数cost_group以及cost_agg分别来计算二者代价，选择较优的算法执行。完成这些这些步骤后，调用set_plan_references()以及SS_fin...
Policy Gradient(策略梯度,简称PG)算法是策略优化中的核心概念,本章我们就将从最简单的PG推导开始,一步步揭开策略优化算法的神秘面纱。 1. 直观理解 如果用一句话来表达策略梯度的直观解释,那就是“如果动作使得最终回报变大,那么增加这个动作出现的概率,反之,减少这个动作出现的概率”。这句话表达了两个含义: 我们...
其中，Qπ(st,at)可以通过计算从当前状态开始到episode结束时的奖励折现和来获得，而Vπ(st)则可以利用一个critic网络来计算。◉ PPO算法原理概览 继续前述内容，PG方法存在一个显著的不足，即参数更新速度较慢。这是因为在每次参数更新时，都需要重新进行采样，这本质上是一种on-policy策略，意味着用于训练的age...
对于PG算法,我们的“loss函数”其实是期望回报的对数,而我们的目标是使得期望回报最大,所以这里使用了梯度上升算法。 一般的监督学习算法中,训练样本和测试样本的分布是同分布的,loss函数是从固定分布的样本上求出来的,与我们想要优化的参数是独立的。然而,对于PG算法,我们会有基于现有策略的采样的过程,策略不同,采样...
一、策略梯度PG算法 (一)基础理论 策略梯度的核心思想是通过参数θ来控制智能体的行动策略,即表示为π(θ),理论上在模型已知的情形下即可求解策略的价值期望。但通常,环境模型是未知的,因而实际期望值可以通过统计数据轨迹值来获得,采取梯度上升(下降)方法,以最优化策略期价值来达到最优化策略参数的目标。
归并排序算法是连接算法中比较复杂的算法，相比嵌套循环与Hash匹配而言。本节会通过实例来说明该算法在PG中的具体实现。在PG中，通过状态机来实现——归并-连接。当然这里的完整流程是排序——归并——连接，由于排序通过Sort操作来完成，这里就不赘述。这里的状态机一共有11中状态，在这11中状态的转换过程中，会根据...
归并排序算法是连接算法中比较复杂的算法,相比嵌套循环与Hash匹配而言。本节会通过实例来说明该算法在PG中的具体实现。 在PG中,通过状态机来实现——归并-连接。当然这里的完整流程是排序——归并——连接,由于排序通过Sort操作来完成,这里就不赘述。 这里的状态机一共有11中状态,在这11中状态的转换过程中,会根据...
Policy Optimization是强化学习中的重要分支，与基于Value的方法相对，其核心思想在于策略优化。Spinning Up教程提供了一个优秀的入门资源，非常适合初学者。策略梯度（Policy Gradient，简称PG）算法是Policy Optimization的核心概念。接下来，我们将从简单的PG推导开始，逐步揭示策略优化算法的原理。策略梯度算法的...
Ceph集群中每个pool中的PG总数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 存储池PG总数=(OSD总数*100/最大副本数)/池数 平衡每个存储池中的PG数和每个OSD中的PG数对于降低OSD的方差、避免速度缓慢的恢复再平衡进程是相当重要的。 修改PG和PGPPGP是为了实现定位而设置的PG,它的值应该和PG的总数(即...
接着，我们转向另一位关键角色——D4PG算法。D4PG算法在处理多Agent分布式采集信息反馈方面表现出色。在接下来的内容中，我们将首先概述其整体算法流程，然后再深入探讨其细节。D4PG是一种处理多Agent分布式信息反馈的算法，通过分布式方法和贝尔曼更新的结合提升学习效果。Distributed Distributional Deterministic Policy ...