所以也可以根据Q value 去定一个 probability distribution,假设某一个 action 的 Q value 越大,代表它越好,我们采取这个 action 的机率就越高。这是Boltzmann Exploration。 5、我们使用Experience Replay(经验回放)有什么好处? 答: 首先,在强化学习的整个过程中, 最花时间的 step 是在跟环境做互动,使用GPU乃至T...
只有看代码才能搞清楚。你说的两种都算，应用里KQV不相同的情况居多。
AIC并非越小越好,而是应用于比较不同的模型,值越小说明模型越好。AIC的公式如下: AIC = 2k - 2ln(L) \\ 其中,k 是模型中估计参数的数量,L 是模型拟合的最大对数似然。 公式的第一部分 2k 表示了模型的复杂性。参数越多(模型复杂度越高),这部分的值就越大。复杂的模型可能会导致过拟合问题,因此这部分...
并联谐振回路的品质因数不是越大越好。因为品质因数增大后虽然抑制带外干扰信号的能力增强了，但通频带也随之变小。因此，在实际应用中，为了保证有良好的选择性，应在满足通频带的要求下，力求增大回路的有载品质因数，即可按Q e ≤f 0 /(BW 0.7 )来选择回路的有载品质因数。
AlphaGo 进行自我对弈，即与自己的旧检查点对弈。随着自我对弈的继续，"策略网络"（Policy NN）和 "价值网络"（Value NN）都会得到迭代改进：随着策略在选择棋步方面变得越来越好，"价值网络"（Value NN）也会获得更好的数据来进行学习，进而为策略提供更好的反馈。更强的策略也有助于 MCTS 探索更好的策略。这就...
深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术,并采用目标网络和经验回放等方法进行网络的训练。 状态-价值函数(state-value function):其输入为演员某一时刻的状态,输出为一个标量,即当演员在对应的状态时,预期的到过程结束时间段内所能...
那么是否有更加减少显存占用和计算量的数值表达方式呢?那么可以考虑是否把浮点数转换为定点数(整数),整数计算更快更省显存,如果计算精度下降不大就很完美了。这种用整数计算代替浮点数计算的方法就是量化。 量化的基本原理是根据每个tensor的浮点型最大值和最小值,将其映射为一个固定范围的整形数值集合,比如[-127~...
我们希望模型输出的值与目标越接近越好,这样会最小化它的均方误差(mean square error)。 在实现的时候,我们会把左边的 Q 网络更新多次,再用更新过的 Q 网络替换目标网络。但这两个网络不要一起更新,一起更新,结果会很容易不好。一开始这两个网络是一样的,在训练的时候,我们会把右边的 Q 网络固定住,在做...
...对于索引的选择性,值越高那么表示该列索引的效率也就越高。...可以使用如下的SQL来计算索引的选择性: SELECT COUNT(DISTINCT NAME)/COUNT(*) FROM TB_A; 这种方法的优点是在创建索引前就能评估索引的选择性。...选择性越接近1,那么该索引就越好。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》,作者:李华荣。