梯度csp
CSP_J 暑假清北学堂集训 第二天
倍增算法：（只往上和） f[i][j] : 从ai 开始的2的j次方个数的最大值 = max(ai + ai+1 + ......+ ai+2^j-1) f[i][0] = ai //切一刀：f[i][j] = max(f[i][j - 1] , f[i + 2^(j-1)][j - 1]) Q：一 ......
CSP_J 暑假清北学堂集训
图论：图的概念 由点和边构成的元素边：如果边都有方向 我们叫它有向图 没方向叫无向图一、图的一些基本概念： 1.度：一个顶点连了几条边 就是它多少度2.有向图里的入度和出度：连向自己的度就是入度 往外连得就是出度3.有向图里的自环：既是入度又是出度4.路径：只要沿着边走叫做路径 如：1 -> 2 - ......
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究
python代码：基于DDPG（深度确定性梯度策略）算法的售电公司竞价策略研究关键词：DDPG 算法 深度强化学习 电力市场 发电商 竞价 说明文档：完美复现英文文档，可找我看文档 主要内容：代码主要研究的是多个售电公司的竞标以及报价策略，属于电力市场范畴，目前常用博弈论方法寻求电力市场均衡，但是此 ......
【题解】#1419. [CSP-J 2022] 上升点列 题解（2023-07-07更新）
# #1419. [CSP-J 2022] 上升点列 题解 ## **[题目传送门](https://qoj.fzoi.top/problem/1419)** **欢迎大家指出错误并联系这个蒟蒻** ## 更新日志 - **2023-07-07 21:29 文章完成** ## 题目知识点 **动态规 ......
CSP - J 训练营
# Day 1 ## 数据结构 含义：**拿来存储数据的结构** 常见形式： ### 1. 变量 只能存一个数。 ### 2. 数组 所有数组都开在 **全局变量**。 - **堆空间** 全局变量在堆空间。 空间为 $ 256 M $，可以存 $ 6.4 × 10^7 $ 个 `int`。 - * ......
2022CSP-S破防记
又是一年十月，过去总抛不下的一些遗憾又被唤醒，高中，该会是新的开始吧…… ## Day -∞ 从中考考完没多久就开始集训，那时候已经感觉几年没碰 $\text{OI}$ 了，暑假听了一堆线性代数的东西更是一脸懵逼，慢慢一个个模块捡起来。暑假的时候修了一下尘封多年的博客，学了圆方树、Kruskal重构 ......
CSP 2021 入门级第一轮（讲解，1-10题）
第 1 题 以下不属于面向对象程序设计语言的是（ ）。 A. C++ B. Python C. Java D. C正确答案： D 讲解：当积累了，记住c++和c的区别就是c++有了面向对象程序设计语言。 第 2 题 以下奖项与计算机领域最相关的是（ ）。 A. 奥斯卡奖 B. 图灵奖 C. 诺贝尔奖 ......
请介绍感知机模型及其训练算法(梯度下降法)。注意，梯度的推导是必需的。
感知机（Perceptron）是一种二分类的线性分类模型，其基本结构由一个或多个输入节点、一个加权总和和一个激活函数组成。感知机模型的训练算法通常使用梯度下降法。 感知机模型的输入是一个n维向量x=(x₁, x₂, ..., xn)，对应于n个特征。每个特征都有一个对应的权重w=(w₁, w₂, . ......
众所周知，梯度下降法是一种基本的优化算法，不能保证全局最优，也不能保证效率。为什么它仍然被广泛应用于深度学习，而不是传统的凸优化算法和粒子群算法
梯度下降法在深度学习中被广泛应用的原因主要有以下几点： 适用性广泛：梯度下降法可以应用于各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。而传统的凸优化算法和粒子群算法往往只适用于特定类型的优化问题。 原理简单：梯度下降法的原理相对简单，易于理解和实现。相比之下，传统的凸优化算法和粒子群 ......
强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示
# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]：Policy Gradient策略梯度-Cart pole游戏展示 - 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。 - 基本操作 ......
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战
强化学习从基础到进阶--案例与实践[7.1]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解项目实战 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[7]：深度确定性策略梯度DDPG算法、双延迟深度确定性策略梯度TD3算法详解 ......
实践讲解强化学习之梯度策略、添加基线、优势函数、动作分配合适的分数
摘要：本文将从实践案例角度为大家解读强化学习中的梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5]：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）》，作者： 汀丶。 ......
避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练
[toc] 避免梯度爆炸：让深度学习算法快速稳定地训练 作为一名人工智能专家，程序员和软件架构师，我深刻理解深度学习算法在训练过程中可能会遇到的问题——梯度爆炸。因此，在本文中，我将结合自己的经验和知识，探讨如何避免梯度爆炸，让深度学习算法能够快速稳定地训练。 1. 引言 1.1. 背景介绍 随着人 ......
TensorFlow11.4 循环神经网络-梯度弥散与梯度爆炸
RNN并没有我们想象中的那么完美，虽然它的参数会比卷积神经网络少，但是它长时间的Training可能会出现Training非常困难的情况。 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-202306252228097 ......
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[5]：：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit）
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[5]：：梯度策略、添加基线（baseline）、优势函数、动作分配合适的分数（credit） ......
[HTML5] Content Security Policy CSP Header
default-src "none"; script-src "self"; img-src "self" example.com; style-src fonts.googleapis.com; font-src fonts.gstatic.com; <script src="/js/app.js ......
回顾：P7915 [CSP-S 2021] 回文
这道题的题面就不介绍了，题意也懒得解释了。 我们有一个小技巧，可以找到当前数字下一个正好等于自己的位置。 c[0]=-1; for(int i=1;i<=n;i++){ scanf("%d",&a[i]); if(b[a[i]])c[b[a[i]]]=i,c[i]=b[a[i]]; else b[a ......
洛谷P7914 [CSP-S 2021] 括号序列
主要参考：[洛谷题解](https://www.luogu.com.cn/blog/wsyear/solution-p7914 ) # [CSP-S 2021] 括号序列 ## 题目描述 小 w 在赛场上遇到了这样一个题：一个长度为 $n$ 且符合规范的括号序列，其有些位置已经确定了，有些位置尚未确 ......
共轭梯度法对“正定矩阵”的求解与对“非正定矩阵”的求解的对比
众所周知，共轭梯度法可以很好的对正定矩阵进行求解，但是在计算过程中我们往往难以得到正定矩阵，因此很多时候在使用共轭梯度法时难以保证矩阵为正定，那么此时我们依然可以使用共轭梯度法进行近似计算，得到一个还不错的结果，本文就使用共轭梯度法分别对正定矩阵和非正定矩阵两种形式进行对比： 参考： 正定矩阵的生成 ......
IS220PDOAH1A 3364940CSP2通用电气I/O模块
IS220PDOAH1A 3364940CSP2通用电气I/O模块 IS220PDOAH1A 3364940CSP2通用电气I/O模块 随着相关技术的发展，以太网的发展也取得了本质的飞跃，再借助于相关技术，可以从总体上提高以太网应用于工业控制中的实用性。 1、采用交换技术 传统以太网采用共享式集线器 ......
IS220PAICH2A 336A4940CSP11通用电气模拟输入输出模块
IS220PAICH2A 336A4940CSP11通用电气模拟输入输出模块 IS220PAICH2A 336A4940CSP11通用电气模拟输入输出模块 但是传统的以太网是一种商用网络，要应用到工业控制中还存在一些问题，主要有以下几个方面。 1、存在实时性差，不确定性的问题 传统的以太网采用了CS ......
Hessian Free Optimization——外国网友分享的“共轭梯度”的推导
外国网友分享的“共轭梯度”的推导： https://andrew.gibiansky.com/blog/machine-learning/hessian-free-optimization/ 系数矩阵为Hessian矩阵时的使用Pearlmutter trick的共轭梯度解法 Ax = b 的迭代解 ......
基于策略梯度的强化学习算法
[toc] 《基于策略梯度的强化学习算法》 引言 强化学习是一种通过不断地试错和调整策略来最大化长期奖励的学习技术。在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略，并通过执行这些策略来获得奖励。本文将介绍一种基于策略梯度的强化学习算法，该算法将策略梯度用于优化智能体的动作选择。 技术原理及概念 1 ......
TensorFlow05.3 神经网络反向传播算法-多层感知机梯度(理论知识)
首先这个是链式法则：    梯度是一个向量 ![image](https:// ......
关于CSP 2022
这次还是我第一次参加CSP复赛，去年初赛寄了。 去年寄了之后我还写了篇文章挂着，那篇文章是我在考完当晚用小图灵测了分数之后百感交集，写下的。之后过了几个月我把它删掉了。 之后就是继续努力的一年。 到了2022的暑假，看着luogu主页上的csp倒计时渐渐临近，我们开始训练初赛。之后暑假结束，即将开学 ......
12神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播
[toc] 神经网络中的数学基础：梯度下降和反向传播 随着人工智能和机器学习的发展，神经网络已经成为了许多应用中的主要技术。然而，神经网络的训练和优化仍然是一个具有挑战性的问题，其中涉及到许多数学基础和算法。在这篇文章中，我们将讨论神经网络中的两个关键概念：梯度下降和反向传播。 ## 1. 引言 神 ......