Approximation 第2页

Approximation

寻书： Handbook of Stochastic Methods: For Physics, Chemistry and the Natural Sciences

ChemistryandtheNaturalSciencesHandbookofStochasticMethodscoversthefoundationsofMarkovsystems,stochasticdifferentialequations,Fokker-Planckequations,approximation

szwiphy·2020-08-01 00:25

抽样平均近似方法 Sample Average Approximation （SAA）

多次听说或看到抽样平均方法SampleAverageApproximation，但不是真正理解这个方法到底怎么用的。决定写一篇博客，将每次看到的心得体会记录下来。对于一个随机规划问题，min⁡f(x,ξ)\min\quadf(x,\xi)minf(x,ξ)其中ξ\xiξ为一个随机变量，而xxx是一个求解变量。抽样平均方法SAA的大致含义是用抽样的方法将随机变量用样本表示，从而将随机规划问题转化为确

心态与做事习惯决定人生高度·2020-07-28 10:38

万能近似定理（universal approximation theorrm）

神经网络的架构（architecture）指网络的整体结构。大多数神经网络被组织成称为层的单元组，然后将这些层布置成链式结构，其中每一层都是前一层的函数。在这种结构中，第一层由下式给出：第二层：第三层，以此类推！可以看出，每一层的主体都是线性模型。线性模型，通过矩阵乘法将特征映射到输出，顾名思义，仅能表示线性函数。它具有易于训练的优点，因为当使用线性模型时，许多损失函数会导出凸优化问题。不幸的是，

guoyunfei20·2020-07-27 12:31

[文献阅读]dropout as a bayesian approximation: representing model uncertainty in deep learning

剑桥大学Ghahramani发表在ICML16.【abstract】用于回归和分类的DL工具没有表示模型不确定性。bayesian模型有数学上完备的框架推导模型不确定性，但常有过高的计算代价。文章将深度神经网络中的dropout训练理解为深度高斯过程中的近似贝叶斯推理，通过dropoutNN建模不确定性，不影响计算复杂度和模型准确性。仔细研究了dropout表示不确定性的属性。MNIST数据上的实

pearl30·2020-07-14 16:14

Convex Relaxation, Convex Conjugate, L1 & L0 norm, rank & nuclear norm

L0和rank是非凸的，L1和nuclearnorm是凸函数，但为什么这样的approximation（在某种意义下）是最佳的呢？之前在网

Proteus_FAN·2020-07-12 00:56

随机算法-蒙特卡罗算法

在论文中多次看到ε-approximation概念，然后百度发现也很少说这个的。只有在其他论文里面有讲到。这里就是记录下目前所了解的比较浅显的理解。

lili安·2020-07-11 11:38

Approximation

Approximationratio【Definition】Analgorithmhasanapproximationratioofρ\rhoρ(n)if,foranyinputofsizen,thecostCofthesolutionproducedbythealgorithmiswithinafactorofρ\rhoρ(n)ofthecostC*ofanoptimalsolution:max

Irisssy·2020-07-09 11:06

无线传感网络（WSN）词汇拓展

infrastructure基础设施backbone骨干avalanche崩塌self-organization自组织surveillance监督sourcesofdata信源sinksofdata信宿approximation

热爱马拉松的李二牛·2020-07-09 10:27

SAX（Symbolic Aggregate Approximation）一种时间序列的新型符号化方法

Introduction简言之，SAX算法就是将时间序列进行符号化表示。这个算法最初是由Linetal.提出的，它扩展了基于PAA的方法并继承了原始方法的简单和低复杂度的特点，同时在范围查询的过程中提供了令人满意的灵敏度和可选择性。除此之外，符号化的特征表示为现在存在的丰富的数据结构和字符串处理算法（哈希、正则表达式、模式匹配、后缀树和语法推断）开启了一扇大门。ThealgorithmSAX将一段

敲代码的quant·2020-07-01 09:39

ROBUST STOCHASTIC APPROXIMATION APPROACH TO STOCHASTIC PROGRAMMING

Abstract考虑优化问题，目标函数是期望的形式问题：高维积分很难准确地计算比较两种基于MonteCarlo采样的方法，SA(stochasticapproximation)和SAA(sampleaverageapproximation)一般认为，SAA能够有效地利用求解问题的特定结构(比如linear)；但是SA是一种粗粒度的梯度方法，在实际中性能较差本文证明，对于一类凸的随机问题，经过适当改

世间五彩我执纯白·2020-06-29 20:54

TensorPro·2020-06-28 22:24

Reinforcement Learning强化学习系列之五：值近似方法Value Approximation

引言前面说到了强化学习中的蒙特卡洛方法(MC)以及时序差分(TD)的方法，这些方法针对的基本是离散的数据，而一些连续的状态则很难表示，对于这种情况，通常在强化学习里有2中方法，一种是针对valuefunction的方法，也就是本文中提到的值近似(valueapproximation)；另一种则是后面要讲到的policygradient。值近似的方法值近似的方法根本上是使用一个值函数来近似表示该状态

luchi007·2020-06-26 21:35

Second U11

Ⅰ.approximate英[ə'prɒksɪmət]美[ə'prɑksɪmət](adv)approximately(n)approximation[数]近似法；接近；[数]近似值----(adj)approximative

徐小昕_e9b6·2020-06-26 03:24

【小波变换】小波变换入门----haar小波

计算步骤如下：步骤1：求均值(averaging)，也叫Approximation。计算相邻像素对的平均值，得到一幅分辨率比较低的新图像，新的图

1273545169·2020-06-22 16:24

贪婪算法有多好？Submodularity告诉你

Submodularity告诉你submodularityconditionSubmodularity+Monotonicity=$1-\frac{1}{e}$approximation.CardinalityconstraintKnapsackConstraintMatroidConstraint

qjgods·2020-06-22 10:35

SAX（Symbolic Aggregate Approximation ）：时间序列的符号化表示（附Python3代码，包括距离计算）

SAX全称SymbolicAggregateApproximation，中文意思是符号近似聚合，简单的说是一种把时间序列进行符号化表示的方法。SAX的基本步骤如下：（1）将原始时间序列规格化，转换成均值为0，标准差为1的的序列，原论文中解释的原因如下：（2）通过PAA(PiecewiseAggregateApproximation)进行降维，将长为n的原始时间序列=,,...,转换长为w的序列=,

水木小僧·2020-06-22 07:12

【论文阅读】Universal Adversarial Perturbation via Prior Driven Uncertainty Approximation

深度学习中存在的两种种类不同的不确定性--认知不确定性和偶然不确定性：将偶然不确定性和随机不确定性结合在一个统一的框架中，称为先验驱动的不确定性近似(PD-UA)。算法结构：思路：认知不确定性解释了最适合训练数据的模型参数的不确定性，如ImageNet。CNN的不确定性可以通过每个convolutionallayer上被激活神经元的数量来反映。在模型输出过程中，激活的可信神经元越多，获得的不确定性

@logics·2020-05-29 22:29

理解 KL 散度的近似

朱小虎Xiaohu(Neil)Zhu（CSAGI/UniversityAI）原文链接：http://joschu.net/blog/kl-approx.html术语：散度（Divergence）;近似（Approximation

朱小虎XiaohuZhu·2020-05-08 23:48

《强化学习导论》：Off-policy Methods with Approximation

Semi-gradientMethods前面个章节中，我们提到了表格法的异策略，这里稍作修改得到半梯度的异策略算法对于动作值函数可以看到这里并没有使用重要性采样，这是因为1-step下可以看出p等于1在多step的算法中需要重要性采样ExamplesofOff-policyDivergence第一个例子如果w=10,左边节点特征值为1，右边特征值为2，即左边V(1)=10，右边V(2)=20那么从

初七123·2020-03-07 13:17

【JF Lu】 Deep Network Approximation for Smooth Functions

目标是用Relu网络去逼近更加光滑的函数空间，在范数的意义下。定理1.1简单而言是说：可以用宽度深度的ReluFNN去接近，而且接近误差是：这是一个非渐近的结果，而且同时显示了深度和宽度在网络逼近能力的中的影响。这个误差是渐近最优的。1.光滑性确实提高了接近的效率。2.如果足够光滑，s大于d，那么就不会有维数灾难。3.如果把宽度和深度的要求写成比较简洁的形式就是如下的版本：4.如果突出逼近误差，并

早睡早起wqh·2020-02-19 18:05

<>阅读笔记（7）网格的简化与逼近（Simplification&Approximation）

网格简化的算法大致上可以分为下面几种：Vertexclusteringalgorithms：顶点聚类算法拥有很高的效率和鲁棒性(Robust)，算法的复杂度是线性的。其缺点在于生成网格的质量不是特别令人满意。Incrementalalgorithms：增量算法生成的网格质量很高，并且每次迭代的过程中能够使用任意用户定义的标准来进行下次减化网格操作。不过其复杂度较高，为O(nlogn)，最差复杂度为

BlauHimmel·2020-02-07 04:53

PP: UMAP: uniform manifold approximation and projection for dimension reduction

FromTutteinstituteformathematicsandcomputingProblem:dimensionreductionTheoreticalfoundations:Atahighlevel,UMAPuseslocalmanifoldapproximationsandpatchestogethertheirlocalfuzzysimplicialsetrepresentatio

keeps_you_warm·2020-01-27 23:00

Integer Approximation(分治+枚举)

IntegerApproximationhttps://vjudge.net/problem/POJ-1650直接暴力枚举每个数，得出最接近的两个整数#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;//1num){if(fabs(left/right-num)

肉松松松松·2019-12-22 20:00

字5猪·2019-12-21 12:11

Lecture 6: Value Function Approximation

一、Introduction（一）Large-ScaleReinforcementLearning强化学习可用于解决较大的问题，例如：Backgammon:statesComputerGo:statesHelicopter:continuousstatespace在最近的两堂课中，我们如何扩展无模型的预测和控制方法？（二）ValueFunctionApproximation到目前为止，我们已经通过

六回彬·2019-12-18 15:53

Universal approximation theorem

https://en.wikipedia.org/wiki/Universal_approximation_theoremInthemathematicaltheoryofartificialneuralnetworks

西方失败9527·2019-11-04 23:40

Successive Convex Approximation (SCA)

SuccessiveConvexApproximation(SCA)作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/SuccessiveConvexApproximation(连续凸近似，SCA)是一种求解非凸优化问题的处理方法，它将非凸优化问题转化为一系列凸问题，从而得到原问题的近似解。1.非凸优化问题描述2.SCA求解非凸优化问题求解非凸问题(1)已经转

凯鲁嘎吉·2019-10-24 11:00

Lecture 6 Value Function Approximation

ValueFunctionApproximationimage.png如何将强化学习应用到大的数据集希望使用valuefunction进行归纳法，因为表格记录函数值收到状态数量限制。学习这种总结归纳法，使用有效方法估计函数值。image.png建立新的函数逼近valuefunction，包含自己设定的权重w，同时可以估计所有位置的状态。采用MC或者TD方法，更新逼近函数。image.png类似一个

BoringFantasy·2019-10-21 15:16

Addressing Function Approximation Error in Actor-Critic Methods

TD3算法，这个论文的名字一眼就看出，这个的目的是为了解决函数模拟的误差。按照spinningup的说法，这个算法是基于DDPG的，做了三个方面的改进：第一点：ClippedDoubleQ-learning第二点：Delayedpolicyupdate第三点：Tragetpolicysmoothing注意：1：TD3是一个offpolicy的算法2：TD3只能用于连续动作空间DoubleDQN在2

这梦想不休不止·2018-11-21 01:47

【论文阅读笔记】Ristretto： Hardware-Oriented Approximation of Convolutional Neural Networks

概念MAC：multiplication-accumulationoperations2.ConvolutionalNeuralNetworks2.2.1Normalizationlayers 正则化层(LRN、BN)需要计算出非常多的中间数(不是参数)。以AlexNet为例，LRN层的中间数可以达到214，比任意层的中间数都有多。因为这个原因，这篇文章假设LRN和BN层用floatpoint计

时光_机·2018-09-18 20:48

强化学习系列（十一）：Off-policy Methods with Approximation

一、前言针对Policyiteration中存在的exploitation问题，在第五章中将强化学习算法分为on-policy算法和off-policy算法。前两章中，我们讨论了对on-policy问题的函数逼近，本章中将重点介绍off-policy问题的函数逼近。两者差异很大。第六章、第七章中出现的tabularoff-policy方法很容易用semi-gradient方法进行扩展，但在off-

LagrangeSK·2018-09-05 14:15

强化学习系列（十）：On-policy Control with Approximation

一、前言本章我们关注on-policycontrol问题，这里采用参数化方法逼近action-value函数q̂(s,a,w)≈q(s,a)q^(s,a,w)≈q(s,a)，其中，ww为权重向量。在11章中会讨论off-policy方法。本章介绍了semi-gradientSarsa算法，是对上一章中介绍的semi-gradientTD(0)的一种扩展，将其用于逼近actionvalue,并用于o

LagrangeSK·2018-08-24 12:31

强化学习系列（九）：On-policy Prediction with Approximation

一、前言针对on-policyprediction问题，用functionapproximate估计state-valuefunction的创新在于：valuefunction不再是表格形式，而是权重参数为w的数学表达式，即v̂(s,w)≈vπ(s)v^(s,w)≈vπ(s)。其中v̂v^可以是state的线性函数，也可以是一个多层人工神经网络（ANN），也可以是一个决策树。值得注意的是，权重ww

LagrangeSK·2018-08-22 10:24

Chapter 9 On-policy Prediction with Approximation

本文为《ReinforcementLearning:AnIntroduction》读书笔记9.1Value-functionApproximation9.2ThePredictionObjective(VE¯¯¯¯¯¯¯¯VE¯)9.3Stochastic-gradientandSemi-gradientMethods9.4LinearMethods9.5FeatureConstructionfo

滑稽树·2018-07-08 14:13

深度强化学习之Policy Gradient & Actor-Critic Model & A3C

policygradientactor-criticA3Cpolicygradient在之前的DQN是进行valuefunction的approximation，是value-vasedRL。

Snail_Walker·2018-01-12 02:01

勇敢爱·2017-12-12 15:49

Asun0204·2017-10-01 09:19

人脸检测--Recurrent Scale Approximation for Object Detection in CNN

RecurrentScaleApproximationforObjectDetectioninCNNICCV2017https://github.com/sciencefans/RSA-for-object-detection本文还是针对人脸检测中的尺度问题进展展开的。主要内容有以下三点：1）首先使用一个scale-forecast网络来进行图像中人脸尺度的预测，2）设计一个recurrentsc

O天涯海阁O·2017-08-22 15:29

Ceres-Solver学习笔记(4)

我学习Ceres的目的主要也是做BA，所以有些例程就不多分析了，简单的介绍一下:circle_fit.cc显示了怎么去拟合一个圆ellipse_approximation.cc我也没太搞明白，这个例程的目的是展示如何使用

短者·2017-07-26 22:00

yongjian_luo·2017-06-22 15:49

agg::ellipse 方法approximation_scale()

摘自：http://franko.github.io/agg-intro/vertex-source.html Intheprevioussectionwehaveseen agg::path_storage object.Whilethisobjectisveryflexibleandcanbeusedtodescribeallkindofgeometricshapesthereareaf

fengyuzaitu·2016-01-15 15:43

agg::ellipse 方法approximation_scale()

fengyuzaitu·2016-01-15 15:43

POJ 1650 Integer Approximation （追赶法求解）

IntegerApproximationTimeLimit:1000MS MemoryLimit:65536KTotalSubmissions:5458 Accepted:1806DescriptionTheFORTHprogramminglanguagedoesnotsupportfloating-pointarithmeticatall.Itsauthor,ChuckMoore,maintai

helloiamclh·2016-01-12 12:00

Graphics-Processing Architecture Based on Approximate Rendering

the processing of graphics data, and particularly relates to methods and apparatus for controlling approximation

·2015-11-13 18:48

FASP 和 Nystrom low-rank approximation

FASP：FastApproximateSpectralClustering;;2009年KDD上的这篇FastApproximateSpectralClustering，提出了一种谱聚类算法的框架，并设计了该框架下的两个实例：基于k-means算法的KASP，和基于随机游走的RASP。并通过实验说明了该框架的优势。这篇文章和之前阅读的SpectralGroupingUsingNystromMet

·2015-11-13 05:06

Why one-norm is an agreeable alternative for zero-norm?

mashiqi Today I try to give a brief inspection on why we always choose one-norm as the approximation

·2015-11-11 10:13

interested paper in SIGGRAPH 2008 and EGSR2008

for Ray Tracing Efficient Multiple Scattering in Hair Using Spherical Harmonics Dual Scattering Approximation

·2015-11-01 11:20

Windows和linux下clock函数

return:The elapsed wall-clock time since the start of the process Linux:The clock() function returns an approximation

·2015-10-31 17:13

[翻译]AGG 之适应性细分法描画贝塞尔曲线（上）

of Bezier Curves -- An attempt to achieve perfect result in Bezier curve approximation

·2015-10-28 09:08

Gym 100490A-A - Approximation-数学

http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=183934题意是给你一段随机的n个数字ai，请找出每个数字对应的一个b值输出一段非递减的ｂ【ｉ】使得最小！首先要知道一个知识，对于一段数，要找到一个最小的s，那么只要让每一个bi=平均数即可 * 其次，题目要求b数组是非递减的。对于一段a[1]~a[i]，设其最优平均数为

viphong·2015-08-21 18:00

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他

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