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具有负值的OpenAi-Gym离散空间

OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法的开源工具包。它提供了一系列标准化的环境，用于训练和评估强化学习算法的性能。OpenAI Gym中的环境可以是连续空间或离散空间。

离散空间是指状态空间或动作空间是有限的，且只能取离散值的情况。在强化学习中，离散空间通常用于处理具有有限状态和动作的问题。例如，一个离散空间的问题可以是一个迷宫游戏，其中智能体可以在有限的位置上移动。

具有负值的OpenAI Gym离散空间是指在离散空间中，状态或动作可以取负值的情况。这意味着智能体可以在离散空间中向负方向移动或执行负动作。这种情况下，智能体可以在状态或动作空间的负值范围内进行探索和学习。

在实际应用中，具有负值的OpenAI Gym离散空间可以用于解决一些特定问题，例如负值表示损失或惩罚的情况。通过在离散空间中引入负值，可以更好地模拟现实世界中的复杂情况，并让智能体学会避免负面的状态或动作。

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万能近似定理

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NLP02（自然语言处理）第二章预备知识——数学基础

如果X是一个离散型随机变量，其概率分布为：p(x) =P(X=x)，xX属于。X的熵H(X)为： ?...联合熵如果X,Y是一对离散型随机变量X,Y~p(x,y)，X,Y的联合熵H(X,Y)为： ? 联合熵实际上就是描述一对随机变量平均所需要的信息量。 ? ? ? ? ?...说明：两个单个离散事件(xi, yj)之间的互信息I(xi, yj)可能为负值，但两个随机变量(X, Y)之间的互信息I(X, Y)不可能为负值。后者通常称为平均互信息。...关于两个随机变量之间平均互信息为非负值的证明见本课件附录2。...信息编码时要尽量占用少量的空间，但又必须保持足够的冗余以便能够检测和校验错误。接收到的信号需要被解码使其尽量恢复到原始的输入信号。

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浅析互信息与特征选择

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sift构建尺度空间_离散序列的尺度变换

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数据分析师必看的5大概率分布

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. | ReLSO: 具有正则化潜在空间优化的基于Transformer的蛋白生成

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ICML 2024 | 离散状态空间上的生成流：实现多模态流及其在蛋白质共同设计中的应用

作者提出了离散流模型（DFMs），这是一种新的基于流的离散数据模型，弥补了在多模态连续和离散数据问题中应用基于流的生成模型的缺失环节。...作者的关键见解是，可以使用连续时间马尔可夫链实现连续空间流匹配的离散等价形式。DFMs从一个简单的推导出发，包括离散扩散模型作为特定实例，同时在性能上优于现有的基于扩散的方法。...为此，作者工作的重点是开发一个能够进行共同设计的多模态生成框架。扩散模型有潜力作为多模态框架，因为它们可以在连续和离散空间上定义。然而，它们的采样时间不灵活使其不适合多模态问题。...另一方面，基于流的模型通过更简单的框架改善了扩散模型，允许通过采样灵活性实现更高性能。不幸的是，目前无法在离散空间上定义基于流的模型，这阻碍了实现多模态流模型的进展。...DFMs是一种新的离散生成建模范式：比扩散模型限制更少，允许在不重新训练的情况下实现采样灵活性，并能与连续状态空间流简单结合，形成多模态流模型。

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【WCF】HTTP 无法注册 URL 进程，不具有此命名空间的访问权限

进程不具有此命名空间的访问权限(有关详细信息，请参见 http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=70353)。 ?...解决此问题是因为在Win7及以后系统中运行注册URL的程序需要具有管理员特权。使用管理员权限运行生成的EXE文件使用管理员权限运行VS，则宿主主机也会使用管理员权限启动

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PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化

离散随机波动率模型是一个随机基，有一个完整的的可测量子集 , 一个概率测量和一个过滤因此，时间实例使用非负整数进行索引获取序列的第一个 t元素 , 记 _离散随机波动率...φi 是实数，我假设并且 gi ,hi 是非负值。 fi 、gi 和 h_ihi 是过程的确定性函数。过程通常称为 _偏移_，而 σ 称为 X的_波动率。...实际上，我们只需要确保随机变量 Zt 的分布具有密度即可。如果是这种情况，过程模拟和 ML 估计都可以按照描述的方式工作。那么如何用从柯西分布中采样的噪声替换高斯噪声呢？...在许多概率论书籍中，柯西分布被用作反例，因为它具有许多“病态”特性。例如，它没有均值，因此也没有方差。我不知道柯西分布中的不稳定样本是什么样子的。...为了了解原因，让我们使用来自柯西分布的样本生成一些直方图：柯西分布具有分位数函数对评估给出这意味着，例如，在 0.0001 的概率下，采样值大于 3183.10。

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强化学习的探索策略方式

https://blog.csdn.net/xyk_hust/article/details/86702700 1 固定值的贪婪策略固定贪婪策略的值，使得算法整个运行过程中保持一定的探索。...实现方式直接而简单，在不少情况下对收敛性的负面影响并不大，尤其是奖励常常取负值时候。...通常应用在状态空间有限的简单环境中； 2 epsilon衰减贪婪策略 2.1 初始状态下探索，然后最终使得epsilon上升，得到最终的固定贪婪值。初期的值使得算法能够有效探索。在DRL常用。...4 熵相关方法 4.1 A3C，状态下得到的行为选择值数组后，可以计算熵项目，给予一定权重添加到奖励r上，使得倾向选择最大熵对应的状态，然后衰减该权重，形成策略？ 4.2 SAC?...5 其它对于Actor-Critic架构，Actor选择行为，用DDPG的正态分布等，对sigma进行衰减类似于贪婪策略，用A2C算法的离散方式，状态可选动作下，动作数组取softmax，然后进行概率取样

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这就是传说中的“电子包浆”嘛？

而在进行压缩工作时，libjpeg - turbo 会先将图像从常见的 RGB 色彩空间转换为 YUV 色彩空间，这是整个压缩流程中的一个基础环节，为后续的离散余弦变换（DCT）、量化等压缩操作做准备。...[libjpeg - turbo是一个对 JPEG 图像编码和解码进行加速的库，是对传统 JPEG 库的优化和改进版本，具有更高的压缩和解压缩速度，同时保持了良好的图像质量。...U 的值描述了图像中蓝色分量相对于亮度的偏离程度，其取值范围一般也在一定的数值区间内，例如 - 128 到 127 等，0 表示没有蓝色偏移，正值表示蓝色分量多于平均水平，负值表示蓝色分量少于平均水平。...它体现的是图像中红色部分与亮度的差异，用于衡量颜色中的红色偏移量。V 的取值范围与 U 类似，也是在一定区间内，0 代表没有红色偏移，正值表示红色分量多于平均水平，负值表示红色分量少于平均水平。...RGB色彩空间转化为YUV色彩空间。

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【强化学习】开源 | 基于潜空间搭配的以模型为基础的强化学习方法，适用于具有稀疏奖励和长期目标的任务

(如图像)的情况下可以进行规划未来的能力，为自主智能体提供了广泛的功能。...基于可视化模型的强化学习(RL)方法直接计划未来的行动，在只需要短期推理的任务上显示了令人印象深刻的结果，然而，这些方法在临时扩展的任务上表现不佳。...我们认为，通过规划一系列的状态而不是仅仅是行动来解决长期任务更容易，因为行动的效果会随着时间的推移而大大增加，而且更难优化。...为了实现这一点，我们借鉴了搭配的思想，这一思想在最优控制文献中，在长视域任务中显示了良好的效果，并利用学习的潜在状态空间模型将其适应于基于图像的设置。...由此产生的潜在配置方法(LatCo)优化了潜在状态的轨迹，改进了之前提出的基于视觉模型的任务RL方法，该方法适用于具有稀疏奖励和长期目标的任务。主要框架及实验结果 ? ? ?

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掌握坐标轴的log转换

对于跨度很大其分布离散的数据，常用log转换来缩写其差距，呈现在图上的效果也更好，比如在绘制转录组的表达量数据时，常用log转换之后的值进行绘制。...log转换，y轴的值不变 3. semilogy, 只对y轴的值进行log转换，x轴的值不变上述3种函数本质其实是plot函数，只不过在绘制之前自动对相应的数据进行了log转换，所以plot函数的参数对于这些函数都适用...从效果可以看出，采用了log10转换之后的值进行绘图，同时对应的标签用乘方的方式进行标记。...除了以上基本用法外，该函数还具有以下3种专属参数 1. base, 指定对数的值，默认值为10，即进行log10的转换 2. subs，设定minor ticks的位置，默认值为None 3. nonpositive..., 对非负值的处理，因为只有正数可以取log, 如果原始值为负值，此时有两种处理方式，第一种是丢掉这个点，也是默认的处理方式，对应该参数的值为mask, 在图中不显示这个点，第二种是将这个值调整为最接近的正数

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AI从零开始学会玩《我的世界》，DeepMind AI通用化取得突破

DreamerV3 符合的领域包括连续和离散动作、视觉和低维输入、2D 和 3D 世界、不同的数据量、奖励频率和奖励等级。...或许效率还有很大改进空间，但 AI 智能体现在可以从头开始学习收集钻石这一事实本身，是一个重要的里程碑。...从下图 4 中可以看到，使用对数（logarithm）作为变换无法预测具有负值的目标。...symlog 函数压缩大的正值和负值的大小。DreamerV3 在解码器、奖励预测器和 critic 中使用 symlog 预测，还使用 symlog 函数压缩编码器的输入。...世界模型学习世界模型通过自编码学习感官输入的紧凑表示，并通过预测未来的表示和潜在行为的奖励来实现规划。如上图 3 所示，DeepMind 将世界模型实现为循环状态空间模型 (RSSM)。

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方差、协方差、标准差、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差对比分析

方差（Variance) 方差用于衡量随机变量或一组数据的离散程度，方差在在统计描述和概率分布中有不同的定义和计算公式。...如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。...MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。...因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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颜色系(color palette)是什么？一文带你掌握全部用法！

太大的差异可能表明某些颜色比其他颜色更重要。避免使用具有相同色调但亮度和饱和度不同的两种颜色，除非与这些颜色相关的值是相关的。...diverging-palette-example 通常，每个组件顺序调色板都使用独特的色调，以便更容易区分相对于中心的正值和负值。...离散与连续调色板(Discrete vs. continuous palette) 单色系调色板和双色渐变系调色板可以通过两种不同的方式与数据值相关联：作为一组离散的颜色，每个颜色都与一个数字范围相关联...虽然在值和颜色之间具有连续函数似乎自动更好，但离散化调色板仍然有优点。数值的离散化可以通过显示数据中的广泛模式来减少认知负荷。此外，我们可以以更好地表示数据的方式为离散调色板设置值范围。...一般的经验法则是避免过高的色彩饱和度和亮度，以减少眼睛疲劳。与其他元素相比，这也为突出重要元素提供了空间，让它们看起来更大胆。同样不能低估灰色的重要性，将不重要的数据放在背景中，以及其他目的。

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深度学习系列笔记(四)

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如何在Windows上安装和渲染OpenAI-Gym

OpenAI Gym是学习和开发强化学习算法的好地方。它提供了许多有趣的游戏（所谓的“环境”），你可以将自己的策略用于测试。...就连我的戴尔XPS笔记本电脑在许多神经网络模型上的运行速度也比免费的Colab电脑快两倍。如果你已经有一台不错的机器，为什么不使用它呢? 安装本地驱动器不方便。每次你开始一个会话的时候都需要这样做。...另一个github上的代码仅具有“实验性” Windows支持，并且需要从源代码构建看似复杂的Docker映像。众所周知，在另一个操作系统上从源代码构建远非直截了当。...apt-get update -y && \ apt-get install -y xvfb && \ apt-get install -y python-opengl 然后安装OpenAI-gym...你只要建立你自己的OpenAI-gym docker!现在你可以用Docker桌面启动它并开始你的代码。

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Python之Wilcoxon符号秩和检验

参数检验假定样本数据来自具有特定分布（一般是假设服从正态分布）的总体，然后通过构造出来的估计量对总体的集中趋势和离散程度的参数进行检验，例如总体均值、总体方差和总体标准差等。 ? ?...)……|X|(n) 2.如果总体中位数确实等于给出的值，则其差值会关于零点对称，对称中心两侧数据的疏密和取负值的数据交错出现，取正值数据在样本绝对值样本中的秩和与取负值数据在绝对值样本中的秩和应近似相等...3.在求得正值秩和和负值秩和后，通过较小秩和和自由度（n-1）查询相应T界值表，获得相应P值 ?...，取平均值即可，比如：表格中出现两个210，那么他们的秩次等于：(1+2)/2=1.5 第三步：在求得正值秩和和负值秩和后，通过较小秩和和自由度（n-1）查询相应T界值表，获得相应P值，比如：在本次案例中...，负值的秩次秩和等于3+5=8，为较小秩和。

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