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quoted printable相关知识

人工智障学习笔记——强化学习(1)马尔科夫决策过程
概念马尔可夫决策过程（MDP）是基于马尔可夫过程理论的随机动态系统的最优决策过程。指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。即根据每个时刻观察到的状态，从可用的行动集合中选用一个行动作出决策，系统下一步（未来）的状态是随机的，并且其状态转移概率具有马尔可夫性。决策者根据新观察到的状态，再作新的决策，依此反复地进行。马尔可夫性是指一个随机过程未来发展的概率规律与观察之前的历史无关的性质。马尔可夫性又可简单叙述为状态转移概率的无后效性。状态转移概率具有马尔可夫性的随机过程即为马尔可夫过程。马尔可夫决策过程又可看作随机对策的特殊情形，在这种随机对策中对策的一方是无意志的。马尔可夫决策过程还可作为马尔可夫型随机最优控制，其决策变量就是控制变量。定义马尔可夫决策过程是一个五元组（S,A,P(),R(),γ）其中:1)S是一组有限的状态，即状态集 (states)2)A是一组有限的行为（或者，As 是从状态可用的有限的一组行动s），即动作集 (Action)3)Pa(s,s')=
TensorFlow 高效编程
一、TensorFlow 基础TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能，这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库（例如 numpy）不能完成的事情（例如自动区分）。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow，并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。我们从一个简单的例子开始，我们要乘以两个随机矩阵。首先我们来看一下在 numpy 中如何实现：import numpy as np x = np.random.normal(size=[10, 10]) y = np.random.normal(size=[10, 10]) z = np.dot(x, y) print(z)现在我们使用 TensorFlow 中执行完全相同的计算：impor
详解神经网络中的神经元和激活函数
在上一节，我们通过两个浅显易懂的例子表明，人工智能的根本目标就是在不同的数据集中找到他们的边界，依靠这条边界线，当有新的数据点到来时，只要判断这个点与边界线的相互位置就可以判断新数据点的归属。这里写图片描述上一节我们举得例子中，数据集可以使用一条直线区分开。但对很多问题而言，单一直线是无法把数据点区分开的，例如亦或运算，当两数的值不同时，亦或结果为1，相同时亦或运算结果为0，我们用 oxr 标记亦或运算，那么输入是0和1时，有以下几种情况：1 xor 0 = 10 xor 1 = 11 xor 1 = 00 xor 0 = 0我们把输入的四种情况绘制到坐标轴上看看：这里写图片描述我们看到，两个绿色点属于同一集合，因为绿色点做亦或运算后结果都是1，红色点属于统一集合，因为他们做运算后结果都是0，然而面对这种情形，你根本无法用一根直线把两种集合点区分开
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