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强化学习-学习笔记12 | Dueling Network
这是价值学习高级技巧第三篇，前两篇主要是针对 TD 算法的改进，而Dueling Network 对 DQN 的结构进行改进，能够大幅度改进DQN的效果。 Dueling Network 的应用范围不限于 DQN，本文只介绍其在 DQN上的应用。 12. Dueling Network 12.1 优势函数 Advantage Function. 回顾一些基础概念latex公式后加编号
\tag{1.2} \[\begin{equation*} \tag{1.2} \begin{aligned} & \mathop{\min}\limits_{\phi \in \Phi,f_0\in F, w \in \Delta^{T-1}} \hat{L}_0(\phi,f_0) \\[2ex] &subjet \ \ to\ \ \phi\in \mathop{\arg\min}\limits_{瑞利商
瑞利商 \(\qquad\)首先我们给出瑞利商(瑞利商是一个标量)的定义： \[R(A,x)=\frac{x^TAx}{x^Tx} \]\(\qquad\)其中\(A\)为\(n\times n\)的对称矩阵，\(x\)为维度为\(n\)的向量，我们记\(A\)的从小到大排序的特征值和对应的特征向量为\(\lambda_1,\lambda_2,\lambda_3...\lambda_n;v_1,v_Gradient descent for neural networks
Gradient descent for neural networks 还是针对之前概览中的这个网络，并且考虑它做的是binary classification; 则我们现在来讨论其中的梯度下降方法, \[Parameters(参数): \mathop{W^{[1]}}\limits_{(n^{[1]},n^{[0]})}, \mathop{b^{[1]}}\limits_{(n^{[1]},1)}, \mathop{W^{[Raki的统计学习方法笔记0xB(11)章：条件随机场
为了完成nlp-beginner任务4，所以先复习一下CRF 按顺序看以下： 如何轻松愉快地理解条件随机场（CRF）？统计学习方法第11章LSTM+CRF 解析（原理篇） 模型 条件随机场是由转移特征函数和状态特征函数构成的 参数化形式：机器学习基础——高数
高等数学 1.导数定义： 导数和微分的概念 \(f'({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to 0}{\mathop{\lim }}\,\frac{f({{x}_{0}}+\Delta x)-f({{x}_{0}})}{\Delta x}\) （1） 或者： \(f'({{x}_{0}})=\underset{x\to {{x}_{0}}}{\mathop{\lim }}\,\frac{f(x)-f({{x}_{0}})}{x李代数和表示理论导学-Definitions and first examples
Definitions and first examples Let L L L be the real vector space R 3LaTex 数学公式将下标放在正下方（上标放在正上方）
使用 LaTex 的语法，关于把数学公式的下表放在正下方的方法，分两种情况。如下。 1、本身是数学符号 比如，\(\sum\)，行内数学公式默认的格式是 $\sum_{i = 0}^{n}$ 效果是：\(\sum_{i = 0}^{n}\) 而如果我们要想将下标放在正下方，则需要使用 \limits 语法，书写格式如下 $\sum\limits_{i = 0理解贝叶斯优化
1 总述 对于贝叶斯优化，总体可以分为两个部分，概率代理模型和采集函数。 2 概率代理模型和采集函数 概率代理模型：根据模型的参数个数是否固定可分为：参数模型和非参数模型。常见的参数模型有：贝塔-伯努利(Beta-Bernoulli)模型和线性(linear)模型。常见的非参数模型有高斯过程、迭代硬阈值类算法总结||IHT/NIHT/CGIHT/HTP
迭代硬阈值类（IHT）算法总结 斜风细雨作小寒，淡烟疏柳媚晴滩。入淮清洛渐漫漫。 雪沫乳花浮午盏，蓼茸蒿笋试春盘。人间有味是清欢。 ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 “优化与算法” 迭代硬阈值（Iterative Hard Thresholding）算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的K均值聚类
基本思想：通过迭代寻找K个簇的一种划分方法，使得聚类结果对应的代价函数最小。特别地，代价函数可以定义为各个样本距离所属聚类中心的误差平方和 \[J(c, \mu) = \sum \limits_{i=1}{M}||x_i - \mu_{c_i}||^2\] 具体步骤 数据预处理，如归一化、离群点处理等 随机选取K个簇中心，记为\(机器学习_数学基础
高等数学 1.导数定义： 导数和微分的概念 \(f'({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to 0}{\mathop{\lim }}\,\frac{f({{x}_{0}}+\Delta x)-f({{x}_{0}})}{\Delta x}\) （1） 或者： \(f'({{x}_{0}})=\underset{x\to {{x}_{0}}}{\mathop{\lim }}\,\frac{f(x)-f({{x}_{0}})}{x[BZOJ4827][Hnoi2017]礼物（FFT）
4827: [Hnoi2017]礼物 Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 512 MBSubmit: 1315 Solved: 915[Submit][Status][Discuss] Description 我的室友最近喜欢上了一个可爱的小女生。马上就要到她的生日了，他决定买一对情侣手 环，一个留给自己，一 个送给她。每个手环上各有 n 个装HMM基本算法
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）作为语音信号的一种统计模型，在语音处理的各个领域中获得了广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，对我们解决问题建模的能