Approximation

Objective-C实现Farey Approximation近似算法（附完整源码）

Objective-C实现FareyApproximation近似算法FareyApproximation是一种用于寻找有理数近似的方法，特别是在给定的实数和分母范围内。下面是一个使用Objective-C实现FareyApproximation的简单示例。Objective-C实现FareyApproximation#import@interfaceFareyApproximation:NSOb

源代码大师·2024-08-29 01:44

带延迟的随机逼近方案（Stochastic approximation schemes）：在网络和机器学习中的应用

1.并行队列系统中的动态定价Dynamicpricing1.1系统的表述一个含有并行队列的动态定价系统，该系统中对于每个队列有一个入口收费(entrycharge)，且系统运行的目标是保持队列长度接近于某个理想的配置。这里是这个系统的几个关键假设：a.存在K个并行队列(parallelqueues)：每个队列i都有一个入口收费，这个收费可能会根据队列的当前状态动态变化。b.队列长度观测:表示在时间

思诺学长·2024-01-28 13:13

【Chapter 8】Approximation Algorithm

近似算法不再要求总是找到最优解，在实际应用中有时很难确定一个最优解和近似最优解之间的差别，因问题的输入实例数据本身就可能是近似的。设计一个算法能够求出所有情况下的次优解来解NP-hard问题往往是有效的手段。近似比近似比定义为算法求得的近似解的目标函数值与最优解的目标函数值之间的比值。一个优化问题Π\PiΠ由三部分构成：实例集DDD：输入实例的集合；解集S(I)S(I)S(I)：输入实例I∈DI\

YGGP·2024-01-23 20:30

B2U1复盘

视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：traditionalist(s)传统一代babyboomer(s)婴儿潮一代millennial(s)千禧一代centennial(s)Z世代approximation

教育学一班杨朔34·2024-01-21 20:26

数学之词语参考表

前言后续的文章可能会有英语与专业名词，特出下面的词语参考表，会持续更新词语参考表词语参考表Aabstractmethod,the抽象方法abstraction抽象approximation近似Archimedes

忆梦九洲·2024-01-12 06:43

强化学习的数学原理学习笔记 - 值函数近似（Value Function Approximation）

文章目录概览：RL方法分类值函数近似（Valuefunctionapproximation）Basicidea目标函数（objectivefunction）优化算法（optimizationalgorithm）Sarsa/Q-learningwithfunctionapproximationSarsawithfunctionapproximationQ-learningwithfunctionap

Green Lv·2024-01-08 15:42

南京大学-软件分析-课程03-数据流分析

mayanalysis:outputsinformationthatmaybetrue(over-approximation)mustanalysis:outputsinformationthatmustbetrue

我就是菜鸡1229·2023-12-18 00:16

【图像拼接】论文精读：Local-Adaptive Image Alignment Based on Triangular Facet Approximation（TFT/TFA）

十小大·2023-12-02 00:49

强化学习6：值函数近似 Value Function Approximation

我们学习了在ModelFree环境下分别使用MC,TD进行策略评估的策略控制方法。并按照学习方式划分为OnPolicy和OffPolicy两种类型，比如Sarsa和Q-Learning两类表格型方法。表格型方法在大规模强化学习环境中表现不好，因为需要保存所有的状态动作对的价值所以会耗费很大的时间与空间。因此我们可以采用函数近似代替表格型方法，也就是用一个函数来表示价值，然后训练这个函数，当我们输入

Ray77888·2023-11-28 02:21

C#，数值计算——函数计算，切比雪夫近似算法（Chebyshev approximation）的计算方法与源程序

1文本格式usingSystem;namespaceLegalsoft.Truffer{//////Chebyshevapproximation///publicclassChebyshev{privateintn{get;set;}privateintm{get;set;}privatedouble[]c{get;set;}privatedoublea{get;set;}privatedoubl

深度混淆·2023-11-09 08:57

[Chapter 5] Reinforcement Learning (3) Function Approximation and Going Deep

FunctionApproximationWhilewearelearningtheQ-functions,buthowtorepresentorrecordtheQ-values?Fordiscreteandfinitestatespaceandactionspace,wecanuseabigtablewithsizeoftorepresenttheQ-valuesforallpairs.How

超级超级小天才·2023-10-02 10:35

样本均值近似(sample average approximation)方法经典论文及论点汇总

目录1.关于SAA基础原理的描述1.1论点11.1.1文献来源1.1.2论点详述1.1.3推荐文献1.关于SAA基础原理的描述1.1论点11.1.1文献来源He,Y.,Qi,M.,Zhou,F.,&Su,J.(2020).Aneffectivemetaheuristicforthelastmiledeliverywithroamingdeliverylocationsandstochastictr

运筹码仓·2023-09-04 10:20

万能近似定理(Universal Approximation Theorem)

万能近似定理（UniversalApproximationTheorem）是指一个神经网络可以以任意精度来近似任何连续函数。这个定理最早由GeorgeCybenko于1989年首次提出，并且后来由KurtHornik在1991年进行了进一步的证明。具体来说，万能近似定理表明，对于一个具有至少一层隐藏层的前馈神经网络，只要该隐藏层具有足够数量的神经元，该神经网络可以以任意精度来逼近任何连续函数。这个

卢延吉·2023-08-30 05:58

论文解读:DeLISA: Deep learning based iteration scheme approximation for solving PDEs

2.Methodology2.1.问题设置Inthiswork,weconsiderafamilyofPDEsinaboundeddomainΩ∈Rd\Omega\in\mathbb{R}^dΩ∈Rd:ut(t,x)+Lu(t,x)=0,(t,x)∈[0,T]×Ωu_{t}(t,x)+\mathcal{L}u(t,x)=0,(t,x)\in[0,T]\times\Omegaut(t,x)+Lu(t

夜晓岚渺渺·2023-08-24 03:22

斯特林近似（Stirling‘s approximation）

斯特林公式（Stirling’sapproximation）是一条用来取n的阶乘的近似值的数学公式。一般来说，阶乘的计算复杂度为线性。当要为某些极大的n求阶乘时，常见的方法复杂度不可接受。斯特林公式能够将求解阶乘的复杂度降低到对数级。而且，即使在n很小的时候，斯特林公式的取值已经十分准确。-见百度百科

知识在于积累·2023-08-20 23:18

Sparse Principal Component Analysis via Regularized Low Rank Matrix Approximation(Adjusted Variance)

在这里插入图片描述前言这篇文章用的也是交替算法，不得不说，这个东西太好用了，变来变去怎么都能玩出花来。这篇论文的关键之处，我感觉是对adjustedvariance的算法，比较让人信服。文章概述在这里插入图片描述在这里插入图片描述考虑下面的一个最优分解（F-范数）。在这里插入图片描述本文采取的也是一种搜索算法，每次计算一个载荷向量，所以，每次都处理的是rank-1的分解。也就是：在这里插入图片描述

馒头and花卷·2023-08-06 16:57

OpenCV 对轮廓进行多边形逼近（Polygon Approximation）

在OpenCV中，cv::approxPolyDP是一个函数，用于对轮廓进行多边形逼近（PolygonApproximation）。它可以将复杂的轮廓逼近为简化的多边形，从而减少轮廓的数据点，使轮廓更加紧凑。函数原型如下：cv::approxPolyDP(InputArraycurve,OutputArrayapproxCurve,doubleepsilon,boolclosed);参数说明：cu

奋进的大脑袋·2023-07-27 11:54

under-approximation & over-approximation

Under-approximationandover-approximationareconceptsoftenusedinthecontextofformalmethods,afieldthatappliesrigorousmathematicalreasoningtosystems,suchascomputerprograms,toensuretheircorrectness.Bothofth

青衫客36·2023-07-25 14:26

python实现小波降噪

文章目录小波分解小波系数小波降噪阈值确定的一些小知识点python实现小波去噪小波分解上图为对信号进行3层小波分解，其中，Approximation为近似小波系数(信号的低频成分)，Detail为细节小波系数

闪闪发亮的小星星·2023-07-24 11:47

SAX（Symbolic Aggregate Approximation）：时间序列的符号聚合近似方法

文章目录0.前言1.SAX的特性2.SAX算法2.1表示方法2.2表示过程及要点3.数据降维4.离散化5.距离度量6.数据压缩7.一些问题及解决方法0.前言SAX（(SymbolicAggregateapproXimation，符号集合近似）算法是将时间序列转换为字符串。一种符号表示，并展示了它在其他时间序列任务上的实用性。表示的独特之处在于它允许降维，它还允许在符号表示上定义距离度量，该符号表示

kanchigo·2023-06-21 12:21

Symbolic Aggregate approXimation.

IntroductionInshort,SymbolicAggregateapproXimation(SAX)algorithmapplicationtotheinputtimeseriestransformsitsintoastrings.ThealgoithmwasproposedbyLinetal.)andextendsthePAA-basedapproachinheritingtheori

mousever·2023-06-21 12:21

时间序列表征之SAX（Symbolic Aggregate approXimation）算法

前言对于研究时间序列表征、时间序列分类，时间序列状态转换等方向，常用的简单粗暴的一个方法是SAX(SymbolicAggregateapproXimation),由JessicaLin等在2003年发表的论文中提出的，该论文的题目为《ASymbolicRepresentationofTimeSeries,withImplicationsforStreamingAlgorithms》。论文链接：ht

AI蜗牛车·2023-06-21 12:20

强化学习笔记-11 Off-policy Methods with Approximation

前几章我们讨论了off-policy方式，其同on-policy方式最大的不同之处在于其在训练所采取的动作，是根据behaviorpolicy进行决策的，而不是根据targetpolicy。这种方式的好处在于兼顾了exploitationandexploration。本节将讨论如何通过模型近似的方式来应用offpolicy强化学习。1.Importancesamplingoff-policy策略一

tostq·2023-06-14 00:33

强化学习笔记-0910 On-policy Method with Approximation

前几章我们所讨论的强化学习方法都是将价值函数建模为一个table形式，通过状态来查询具体状态的价值。但是当状态-动作空间极大，且多数状态-动作并没有太大意义时，这种table查询效率是极低的。因此本节是将价值函数建模为一个参数模型，其中是该价值预估模型的参数，而状态是价值预估模型的输出，通过模型来输出该状态的价值预估。1.supervisedlearning那么如何来学习这个模型，该模型主要在于拟

tostq·2023-06-13 19:49

希尔伯特第 13 问题，Kolmogorov–Arnold representation theorem 和通用近似定理（Universal approximation theorem）

文章目录1.希尔伯特第十三问题1.1介绍1.2历史1.2.1近期发展1.2.1.1打开和关闭，然后再打开1.2.1.2事情的根源1.2.1.3视觉思考1.2.1.4迈向连接网络1.3列线图（Nomography）2.Kolmogorov–Arnoldrepresentationtheorem2.1历史2.2变体（Variants）2.3局限性3.通用近似定理（Universalapproximat

teengad·2023-04-10 16:10

小波程序原理

np.float64)[[1.1.1.1.][1.1.1.1.][1.1.1.1.][1.1.1.1.]]coeffs=pywt.dwt2(data,'haar')#(cA,(cH,cV,cD)):tuple#Approximation

优化大师傅·2023-04-08 23:21

Notes for "Kullback-Leibler approximation for probability measures on infinite dimensional spaces"

ArticleInformation:F.J.Pinski,G.Simpson,A.M.Stuart,andH.Weber,SIAMJournalofMathematicalAnalysis,47(6),4091-4122ProofofCorollary2.2:Sinceforsomeprobabilitymeasure,weknowthatthereexistsasequencesuchthat

jjx323·2023-04-05 23:25

机器学习笔记：MLP的万能逼近特性（ Universal Approximation Property）

布尔逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以精确地表示任何的布尔函数连续逼近含有一个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以以任意精度逼近任何的有界连续函数任意逼近含有两个隐藏层的多层感知机/多层神经网络（MLP）可以以任意精度逼近任何函数万能逼近特性展示浅层神经网络的巨大潜能，当然是以神经元个数指数增长为代价，因此并不实用

UQI-LIUWJ·2023-02-16 21:22

CNN网络量化--Two-Step Quantization for Low-bit Neural Networks

github.com/wps712/Two-Step-Quantization-AlexNethttps://github.com/HolmesShuan/Optimal-Ternary-Weights-Approximation

O天涯海阁O·2023-01-18 17:12

SCA（successive convex approximation）学习

参考1https://www.zhihu.com/question/424944253successive:连续的含义，就是通过不断的迭代去完成的。convex:就是说在迭代的过程中采用的是凸函数来代替非凸函数。参考2https://zhuanlan.zhihu.com/p/164539842两者前三点要求相同，分别是近似函数连续性近似函数和原函数在近似点函数值相同近似函数和原函数在近似点的一阶导

快把我骂醒·2023-01-18 01:05

Unsupervised Domain Adaptation with Variational Approximation for Cardiac Segmentation

WuF,ZhuangX.Unsuperviseddomainadaptationwithvariationalapproximationforcardiacsegmentation[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2021,40(12):3555-3567.2021年6月发表在TMI上的一篇文章。用VAE（直译：变量逼近法/变量近似法）进行心脏分割的无监督域

odss·2023-01-12 18:13

B样条曲线拟合(B_Spline_Approximation)

B_Spline_ApproximationB样条曲线的拟合主要是一个LSQ（leastsquares)拟合问题，主要思想也是最小二乘法的思想，这与B-Spline曲线插值不同，拟合的曲线是尽量接近数据点，而不是完全通过。主要的方法可以参考cs3621这里我定义了一个BS_curve类，类中的方法包括数据的参数化(parameterization)，节点(knots)的生成，计算系数Ni,pN_{

SubChange·2023-01-05 19:26

BNN系列-Dropout as a Bayesian Approximation

BNN系列-DropoutasaBayesianApproximation预备知识：变分推断(Variationalinference)正文本篇是对牛津大神YARINGAL2016年论文DropoutasaBayesianApproximation(截止目前引用量高达2332)的阅读笔记，更具体的细节大家可以参考YARINGAL大神的博士论文！预备知识：变分推断(Variationalinfere

Guohua Qiu·2023-01-02 09:37

科研笔记—STAR-IOS Aided NOMA Networks: Channel Model Approximation and Performance Analysis

科研笔记—STAR-IOSAidedNOMANetworks:ChannelModelApproximationandPerformanceAnalysis1STAR-IOS2摘要3系统模型3.1信号3.2用户位置3.3路径损耗3.4信道模型3.5信干噪比3.6近似信道模型4中断性能分析论文地址：STAR-IOSAidedNOMANetworks:ChannelModelApproximation

香自寒来·2022-12-01 11:35

Learning-Based Approximation of Interconnect Delay and Slew in Signoff Timing Tools

只关注delay计算，该论文介绍了一种新的wiremodel：key:在signoff工具中匹配互连效果的黑盒建模，来匹配时序图中每个弧上的导线转换、导线延迟、栅极转换和栅极延迟。以前，基于矩的门、线转换、延迟分析模型与signoff中的值有较大的误差。为了减少错误的累积并保持时间之间相关，sizingtools必须频繁调用signoff工具，这会花费许多的时间。thiswork：基于学习的方法，

hauturier88·2022-11-30 03:35

强化学习（RLAI）读书笔记第九章On-policy Prediction with Approximation

这一章学习使用on-policy的数据对状态值函数进行逼近，也就是在策略下估计值函数。这一章的重点在于估计的值函数不是使用表格来表示而是使用参数w的函数形式。一般来说权重参数的数量是远远比状态的数量要小的，而且改变一个权重的大小会影响到很多个状态值的估计。于是一个值函数的更新会带来很多其它值函数的改变。这种泛化能力非常有用但更难操作和理解。而且把强化学习延伸到函数逼近的形式也使得它能够应用于部分可

无所知·2022-11-20 19:19

强化学习（五）——Value Function Approximation

文章目录Reference1.IncrementalMethods1.1梯度下降（GradientDescent）1.2增量预测算法（IncrementalPredictionAlgorithm）1.3增量控制算法（IncrementalControlAlgorithm）2.BatchMethods2.1最小二乘法预测（LeastSquares）2.2经验回放随机梯度下降2.1DQNReferen

冠long馨·2022-10-28 10:52

深度学习 | pytorch（二）

2dtensormatmul（2）>2dtensormatmul3、矩阵次方①.pow(阶数)②平方根.sqrt()③平方根的倒数.rsqrt()4、对数运算①.exp()②.log(以谁为底)5、近似解approximation①

Begonia_cat·2022-08-20 07:37

21. 目标识别 — 车辆统计项目

需要先对图像进行二值化或Canny操作使用print(img.shape)查看图片属性2.画轮廓时会修改输入的图像如果不想改变原图像，则把原图像进行深拷贝一份轮廓查找APIfindContours(img,mode,Approximation

⁢稚子·2022-06-20 16:15

B2U1复盘

视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读：traditionalist(s)传统一代babyboomer(s)婴儿潮一代millennial(s)千禧一代centennial(s)Z世代approximation

田嘉铭·2022-03-15 11:40

David Silver UCL强化学习课程学习笔记六之Value Function Approximation 值函数估计

Lecture6:ValueFunctionApproximationhttps://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/FA.pdfIntroduction不同种类的值函数估计从左到右分别是状态值函数，动作值函数act-in和动作值函数act-outIncrementalMethods增量方法核心思想：利用梯度下降的方法找到一组变量使得值函

我不是zzy1231A·2022-03-03 07:23

Joint Embedding Learning and Low-Rank Approximation: A Framework for Incomplete Multiview Learning

JointEmbeddingLearningandLow-RankApproximation:AFrameworkforIncompleteMultiviewLearning(TCYB2019)论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/89202181论文主要贡献提出了一种用于不完整多视图学习的框架：JointEmbeddingLea

煮酒弄茶zzz·2020-09-17 09:23

浅谈强化学习中的函数估计问题 - Function Approximation in RL

下面我们简单讨论下强化学习中的函数估计问题，这里对于强化学习的基本原理、常见算法以及凸优化的数学基础不作讨论。假设你对强化学习（ReinforcementLearning）有最基本的了解。概述价值函数估计增量式/梯度下降方法批处理方法深度强化学习浅析（DQN）DoubleDQN带有优先回放的DoubleDQN(PrioritizedReplay)DuelingDQN非参数化估计方法直接策略搜索无模

止于至玄·2020-09-16 23:06

【文献阅读笔记】综述2005 《A Comprehensive Survey of Fitness Approximation in Evolutionary Computation》

Abstract本文主要回顾了估计精度，模型管理方法，模型构建方法1Introduciton目前适应值估计的常用方法：多项式高斯过程前馈神经网络SVM模型管理：估计模型和真实函数应该共同使用如何提高估计模型的精度模型的选择数据的采样和权重训练方法的选择误差测量的选择2Motivations使用估计模型的一些原因适应值的计算十分费时没有明确的计算模型有环境噪声函数是多模态的（波动较多，不够平滑）在不

cunane·2020-09-11 01:42

MATLAB-最佳平方逼近与非线性拟合例题--十安辰

^x,x\in\left\lbrack0,1\ldotp5\right\rbrackf(x)=xex,x∈[0,1.5]，求f(x)的三次近似最佳平方逼近多项式编写函数最佳平方逼近的程序square_approximation.mfunction

十安辰·2020-09-10 20:58

《强化学习导论》：On-policy Prediction with Approximation

这一章讨论on-policy下的价值函数近似均方价值误差u(s)是状态的分布函数，定义如下如何使误差变小？梯度下降如果我们不知道Gt，所以就有Semi-gradientTD(0)，可以看出这是个自举的算法对于线性模型可以得到LinearTD(0)的收敛点同时可以证明在收敛点其误差满足效果测试同理可以扩展为n-step线性模型可以通过多种方法构造复杂特征第一种是基于多项式第二种是基于傅里叶变换的，傅

初七123·2020-08-25 00:40

Recurrent scale approximation for objrct detectiong in CNN

该论文发表在ICCV2017，最初针对人脸多尺度变化检测问题，但在一些一般的场景下也能达到不错的效果(用航天图像测一波)1.针对问题CNN天生缺乏处理大尺度变化的情况2.解决方案1.采取了尺度估计模型RSA(recurrentscaleapproximation)解决此问题，一次性计算featuremap，并且用这些图来估计其他尺度上的featuremap。RSA模型的核心在于递归展开机制(rec

MingSun95·2020-08-20 01:34

【算法理论】bin packing 装箱问题

这个问题是NPC问题，只有approximation（近似）算法。一个2-approximation的多项式算法。

绝世好阿狸·2020-08-18 22:20

（笔记）神经网络压缩，Ristretto: Hardware-Oriented Approximation of Convolutional Neural Networks（一）

目录目录原文简要介绍摘要第一章介绍略第二章卷积神经网络略第三章相关工作略原文paper:http://lepsucd.com/wp-content/uploads/2015/08/Thesis_Philipp_Gysel.pdfcode:https://github.com/MichalBusta/Ristretto-caffe/commit/55c64c202fc8fca875e108b48c1

yingpeng_zhong·2020-08-16 17:44

非凸问题的求解方法以及连续凸逼近SCA（Successive Convex Approximation）方法

非凸问题的求解方法以及连续凸逼近SCA（SuccessiveConvexApproximation）方法非凸问题的转换形式针对形如下式的函数：min⁡x∈XV(x)=F(x)+G(x)\min\limits_{{\bf{x}}\inX}V(x)=F(x)+G(x)x∈XminV(x)=F(x)+G(x);[1]其中F为光滑的（不一定convex），G是convex的但是可能不可微，且存在：对于n维

凉皮933·2020-08-11 02:13

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