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DQN算法是DeepMind团队提出的一种深度强化学习算法,在许多电动游戏中达到人类玩家甚至超越人类玩家的水准,本文就带领大家了解一下这个算法,论文和代码的链接见下方。论文:Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning|Nature代码:https://github.com/indigoLovee/DQN喜欢的话可以点个star呢。1DQN算法简介Q-learning算法采用一个Q-tabel来记录每个状态下的动作值,当状态空间或动作空间较大时,需要的存储空间也会较大。如果状态空间或动作空间连续,则该算法无法使用。因此,Q-learning算法只能用于解决离散低维状态空间和动作空间类问题。DQN算法的核心就是用
1.多模态数据:不同的存在形式或信息来源均可被称之为一种模态。由两种或两种以上模态组成的数据称之为多模态数据(多模态用来表示不同形态的数据形式,或者同种形态不同的格式,一般表示文本、图片、音频、视频、混合数据)。多模态数据是指对于同一个描述对象,通过不同领域或视角获取到的数据,并且把描述这些数据的每一个领域或视角叫做一个模态。2.多模态数据融合:主要是指利用计算机进行多模态数据的综合处理,负责融合各个模态的信息来执行目标预测。多模态数据融合负责将多个模态的信息进行有效的整合,汲取不同模态的优点,完成对信息的整合。3.多模态融合分类法:A.模型无关的融合方法:简单但实用性低,融合过程容易产生损失融合发生的时间是一个重要的考虑因素。针对不同的融合时期或融合水平,模型无关的融合方法共
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文章目录层次分析法——评价类问题原理代码插值算法原理代码拟合算法原理代码相关系数person相关系数spearman相关系数二分类和多分类二分类逻辑回归费希尔判别多分类Fisher判别聚类模型分析时间序列分析层次分析法——评价类问题原理1.首先确定评价的目标,可选方案,评价准则(如何确定评价表格)同颜色的单元格的和为1,它们表示的针对某一因素所占的权重(或得分)。2.确定权重和每个方案对应指标的得分(如何科学的填写上述的表格)解决方法:两个两个指标进行比较,最终根据两两比较的结果来推算出权重依据上表填写判断矩阵判断矩阵是正负反矩阵:主对角线元素为1,关于主对角线对称的位置乘积为1.按照上述构造的矩阵可能会发生逻辑上的矛盾(不一致),
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