greedy 第5页

26-贪心（Greedy）

贪心（Greedy）贪心策略：也称为贪婪差略使用贪心策略，在执行每一步的过程中，都会选择当前状态下的最优解（局部最优解），从而希望推导出全局最优解贪心的应用哈夫曼树最小生成树：Prim，Kruskal最短路径算法

ducktobey·2023-03-12 15:47

UESTC人工智能期末复习

目录Part0AI历史Part1图搜索算法图搜索一般过程深度优先搜索DFS广度优先搜素BFSDFS和BFS的区别一致代价搜索UCSGreedySearch⚠A*SearchPart2对抗搜索AdversarialSearchMinimaxforZero-SumGames

我不会写BUG·2023-02-21 07:14

数据结构第二季 Day16 贪心、分治

一、贪心（Greedy）1、什么是贪心策略？经典应用有哪些（至少说两个）？贪心策略，也称为贪婪策略。每一步都采取当前状态下最优的选择（局部最优解），从而希望推导出全局最优解。

望穿秋水小作坊·2023-02-17 13:15

电子科技大学人工智能期末复习笔记（一）：搜索问题

一些重要概念深度优先搜索（DFS）广度优先搜索（BFS）代价敏感搜索（CCS）代价一致搜索（UCS）知情搜索算法（InformedSearch）启发式搜索（HeuristicsSearch）贪心搜索（GreedySearch

Vec_Kun·2023-02-16 21:15

day21 算法思想：JS中分治、贪心、回溯和动态规划

贪心（greedy）算法:它的核心逻辑是我们先选择面值较大的来找，再逐渐选小面额的。为什么这里是从大到小，而不是从小到大呢？因为通常面值越大，用到的数量就越少。

·2023-02-06 10:25

人工智能：现代方法阅读笔记6

启发式函数可以表现为：h(n)=从节点n的状态到目标状态的最小代价路径的代价估计值（1）贪心最佳优先搜索GreedyBest-FirstSearch贪心最佳优先图搜索在有限状态空间中是完备的，但在无限状态空间中是不完备的

何草不玄丶·2023-02-04 09:36

Data Structure (三）

按照结束时间排序小白带你学---贪心算法（GreedyAlgori

HJ424242·2023-02-03 17:28

代写159.271留学生作业、代做Python程序语言作业、代写Greedy Heuristics作业、代写Python实验作业代做Python程序|代做R语

Documents/Teaching/159271/Notes/assignment3_2019.htmlPage1of2159.271ComputationalThinkingAssignment3GreedyHeuristicsforIndependentSetThisassi

biantianqing·2023-02-02 00:36

women are similar

Mymotherhasbecomesimilartomygrandmatosomeextent.Iwonderwhyoldwomentrytoobtainmorestuffs.Theyareeconomicalandabitgreedy.Mothertoldmethatit'snoteasytogetvegetablesthesedaysbecauseshopsareclosedortheroad

耨薄地2019·2023-02-01 20:02

NLP语言模型，机器翻译任务中的贪心搜索 Greedy search 和集束搜索 Beam search（学习心得）

Pickingthemostlikelysentence可以把机器翻译，想像成建立一个条件语言模型aconditionallanguagemodel语言模型，可以用来估计一个语句的概率也可以根据第一个输入，来产生后续的输出机器翻译模型，有两个网络，分别是编码网络和解码网络，对应上面的绿色和紫色可以发现，后面的解码网络，和语言模型非常类似所以这两个模型的区别在于，语言模型是从零向量vectorofz

AItrust·2023-01-31 08:50

python自然语言处理—Beam Search及其优化方法—two

BeamSearch存在的问题BeamSearch虽然比GreedySearch（贪心搜索）有所改进，但还是会生成出空

诗雨时·2023-01-31 08:20

序列生成策略——束搜索、贪心搜索、穷举搜索

本节将首先介绍贪心搜索（greedysearch）策略，并探讨其存

流萤数点·2023-01-31 05:36

非极大值抑制算法总结（NMS, soft-NMS）

NMS-非极大值抑制算法总结greedy-nms、soft-nms标准非极大值抑制-NMS软阈值NMS-soft-NMSgreedy-nms、soft-nmsgreedy-NMS是最传统的（标准）的非极大值抑制算法

ChaoMartin·2023-01-30 13:11

leetcode 5308 或运算的最小翻转次数

greedy(贪心算法)classSolution{public:intminFlips(inta,intb,intc){inti,ans=0;for(i=0;i>i&1)//仅当a和b此位均为0，ans

硬看黑学头秃秃·2023-01-21 11:18

python实现q-learning算法

Q-learning算法的简明教程)_peghoty-CSDN博客importnumpyasnpimportpandasaspdclassQL:def__init__(self,actions,gamma=0.8,e_greedy

labority·2023-01-16 18:42

深度学习20-探索ε-greedy方法的效力

▪探索ε-greedy方法的效力。▪了解替代方案，并在不同的环境中进行尝试。在理论RL中，对此存在严格的定义，但是宏观思想很简单直观。

clayhell·2023-01-15 08:11

贝尔曼方程

贝尔曼期望方程贝尔曼最优方程将贝尔曼期望方程与贝尔曼最优方程进行对比，可以发现，贝尔曼期望方程是对于某一个给定的策略，求其状态值函数和动作值函数，也即对某一策略进行估计；而贝尔曼最优方程则是要去寻找最优策略，也即通过对动作值函数进行greedy

Vic_Hao·2023-01-14 12:36

代码实现DQN的ε-greedy（Epsilon贪婪策略），取得相反结果

问题现象：DQN训练中，设置ε-greedy策略，取得相反的训练结果（智能体一开始选择最优动作，后期选择较多随机动作，为什么训练效果反而更好，是哪个环节出现问题了）。

weixin_43853194·2023-01-14 11:58

[强化学习总结4] DQN

3.2探索的时候是epsilon-greedy代码图出处：DoubleDQN原理是什么，怎样实现？（附代码）-知乎0网络0.1输入输出输入是s，输出是每个a的概率。s是连续的，a是离散（可遍历的）的。

风可。·2023-01-14 11:25

【强化学习实战-05】Dueling DQN保姆级教程(1)：以Cart Pole为例

DuelingDQNAdvantagefunction(优势函数)DuelingNetworkDuelingNetwork实战：DuelingNetwork网络结构DoubleDQN及其训练避免进入死循环ϵ\epsilonϵ-greedyExpe

刘兴禄·2023-01-14 11:53

强化学习保守策略迭代Conservative policy iteration推导

强化学习保守策略迭代Conservativepolicyiteration推导前言GreedypolicyConservativePolicyIterationLemma1(Performancedifferencelemma

Peaceful-Boy·2023-01-13 07:13

opencv-python笔记

%configIPCompleter.greedy=True----#Tab键代码自动生成opencv-python测试opencv导入是否成功importcv2img=cv2.imread("C:/Users

不行人视·2023-01-10 19:59

leetcode 670. 最大交换

Question6Thereisanumberkandyoucanswaptwodigitsatmostonce.Pleasedesignagreedyalgorithmtofindthemaximumvalueyoucanget.Input

蝶恋忆梦·2023-01-09 09:02

强化学习中的multiarmed-Bandit以及经典解法epsilon-greedy算法与UCB算法，附加python实现

最近在看ManagementScience上的文章《ADynamicClusteringApproachtoData-DrivenAssortmentPersonalization》，其中提到了一个Multiarmed-Bandit模型，想要深入学习一下，但是查遍各种网站，都没有中文的关于这个问题的介绍，因此去油管上学习，然后翻译成中文在这里跟大家分享。Explorationandexploita

xjtu_rzc·2023-01-08 06:23

强化学习入门: the 10-armed bandit problem，e-greedy 算法

学习强化学习《ReinforcementLearningAnIntroduction》，2.3节，做了个Matlab的仿真。问题描述：the10-armedbanditproblem这是一个重复做选择的问题。一共有10个选择，重复选择1000次。每次选择都会有奖励，奖励是符合固定的正态分布的。所以做不同的选择，获得的奖励不同；每次做的选择，尽管选择相同，但奖励也不同。你的目的是，连续做了1000次

ningzian·2023-01-08 06:22

强化学习第二章总结: e-greedy算法，梯度上升算法，the 10-armed bandit problem

问题：the10-armedbanditproblem算法：e-greedy、剃度上升仿真代码见附带资料：the10-armedbanditproblem1.问题描述：the10-armedbanditproblem

ningzian·2023-01-08 06:22

Bandit算法学习[网站优化]02——epsilon-Greedy 算法

Bandit算法学习[网站优化]02——epsilon-Greedy算法参考资料WhiteJ.Banditalgorithmsforwebsiteoptimization[M]."

雨落俊泉·2023-01-08 06:22

强化学习——Sarsa算法

state下，特定action的价值Q，最终建立和优化一个Q表格，以state为行，action为列，根据与环境交互得到的reward来更新Q表格，更新公式为：Sarsa在训练中为了更好的探索环境，采用ε-greedy

CarveStone·2023-01-04 23:22

leetcode 2279. Maximum Bags With Full Capacity of Rocks（装满石头的最大袋子数）

思路：greedy只需要先计算每个背包还能放多少个石头，然后用additionalRocks个石头从需求量小的开始加，这样就能填满最多的背包。

蓝羽飞鸟·2023-01-04 17:05

leetcode 1962. Remove Stones to Minimize the Total（移除石头使总数最小）

思路：greedy每次选最大的石头堆，就能移除最多的石头数。所以用到maxheap。

蓝羽飞鸟·2023-01-04 17:05

【强化学习】多臂老虎机——E_greedy、UCB、Gradient Bandit 算法代码实现

多臂老虎机importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassE_greedy:def__init__(self,arm_num=10,epsilon=0.5

是算法不是法术·2023-01-04 14:26

python实现bandit算法

Python实现bandit算法,分别用normal/uniform/poisson/gamma/laplace分布计算rewardepsilon=0.1(forepsilon-greedy),c=1(

today__present·2023-01-04 14:54

Bandit算法原理及Python实战

2)常用Bandit算法Thompsonsampling算法UCB算法Epsilon-Greedy算法Greedy算法3）Bandit算法Python实战参考资料：推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动

自动驾驶小学生·2023-01-04 14:23

强化学习实战-使用Sarsa算法解决悬崖问题

state下，特定action的价值Q，最终建立和优化一个Q表格，以state为行，action为列，根据与环境交互得到的reward来更新Q表格，更新公式为：Sarsa在训练中为了更好的探索环境，采用ε-greedy

wydxry·2023-01-03 23:29

悬崖寻路问题Sarsa和QLearning实现

QLearning速度快，但容易掉进悬崖简单写一下悬崖寻路的代码：Sarsa：importgymimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefepsilon_greedy

ggstar_xy·2023-01-03 23:58

python 终端_python 终端环境搭建

reproducibleN_STATES=6#thelengthofthe1dimensionalworldACTIONS=['left','right']#availableactionsEPSILON=0.9#greedypoliceALPHA

weixin_39947812·2023-01-03 19:26

CatBoost之解决prediction shift详细介绍----原理+技巧

CatBoost之解决预测偏移1Categoricalfeatures1.1TS1.2GreedyTS1.3HoldoutTS1.4Leave-one-outTS1.5OrderedTS2预测偏移（Predictionshift

爱学习的小杠精·2023-01-02 09:44

2.12 Catboost

文章目录CatBoost简介CatBoost技术介绍类别型特征GreedyTSOrderedTS解决预测偏移预测偏移克服梯度偏差

炫云云·2023-01-02 09:44

强化学习-Q-learning FrozenLake-V0 实现

首先定义一个Agent类，sample函数就是使用epsilon-greedy的采样方法，predict则是根据当前的观察值来预测输出的动作，learn就是通过输入当前的观察值obs,当前的动作action

蓑雨春归·2022-12-31 15:25

强化学习RL——多臂老虎机问题

二、Action-ValueMethods1.greedymethod2.ε-greedymethod三、IncrementalImplementation四、跟踪非平稳问题五、最

乌鸦不像写字台·2022-12-30 13:03

人工智能导论知识点总结三

人工智能导论知识点总结三UninformedSearch&InformedSearch1.本章所含词汇归纳整理Words翻译Words翻译Uninformedsearch盲目搜索Heuristics启发式Greedysearch

海盐_焦糖·2022-12-27 08:49

DQN的e-greedy策略理解

):self.action_dim=action_dim#总的动作个数self.device=cfg.device#设备，cpu或gpu等self.gamma=cfg.gamma#奖励的折扣因子#e-greedy

WHUT米肖雄·2022-12-26 08:25

为什么E-GREEDY算法中e越小，性能会更好

为什么E-GREEDY算法中e越小，性能会更好Howtounderstandthefollowingsentences第一句，讲的是e-贪心方法最终的性能更好的原因在于它持续地探索使得找到最优动作的概率提高了

jasonwang_·2022-12-26 08:23

强化学习笔记（一）

目录强化学习是什么：由一个实例认识强化学习多臂赌博机问题Ԑ-greedy策略玻尔兹曼策略代码实现强化学习是什么：强化学习是一种基于反馈的学习，即存在一个智能体，能够感知环境，根据环境状态做出动作，并从环境接收反馈信息

pure-Aurora·2022-12-26 08:22

MDP模型之Grid World(Q Learining方法)

目录1.值迭代的局限性2.QLearning是怎么做的3.在GridWorld使用QLearning4.改进方法：EpsilonGreedy5.参考资料上次的作业“MDP模型之GridWorld(值迭代方法

UncoDong·2022-12-23 14:37

贪心算法基本概念及思维导图

1.思维导图第四章主要学习了贪心算法的相关内容，思维导图如下：2.贪心算法贪心算法（greedyalgorithm，又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。

你想什么呢.·2022-12-20 17:00

莫烦python讲得好差_莫烦PYTHON——PyTorch——DQN 代码详解

torch.nn.functionalimportnumpyasnp#导入numpyimportgym#导入gym#超参数BATCH_SIZE=32#样本数量LR=0.01#学习率EPSILON=0.9#greedypolicyGAMMA

weixin_39912163·2022-12-17 14:48

7 Papers & Radios | 6年前的ResNet重回巅峰；AI辩手登上Nature封面

目录：GreedyHierarchicalVariationalAutoencodersforLarge-ScaleVideoPredict

Evan-yzh·2022-12-16 18:25

贪心搜索（greedy search）、集束搜索（beam search）、随机采样（random sample）

贪心搜索(greedysearch)/采样(Sampling)贪心搜索最为简单，直接选择每个输出的最大概率，直到出现终结符或最大句子长度。在每个阶段都选择分值最高的项。

jiangchao98·2022-12-15 14:30

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