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    根据矩阵变化实现基于 HTML5 的 WebGL 3D 自动布局

    在数学中,矩阵是以行和列排列的数字,符号或表达式的矩形阵列,任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换,即f(x)= 4 x等线性函数的推广。例如,旋转的载体在三维空间是一个线性变换,这可以通过一个表示旋转矩阵 [R :如果v是一个列向量描述(只有一列的矩阵)的位置在空间中的点,该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的,可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如,当且仅当其行列式不为

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    学界 | 不设目标也能通关「马里奥」的AI算法,全靠好奇心学习

    通过与任务匹配的奖励函数最大化来训练智能体策略。对于智能体来说,奖励是外在的,并特定于它们定义的环境。只有奖励函数密集且定义良好时,多数的 RL 才得以成功实现,例如在电子游戏中的「得分」。然而设计一个定义良好的奖励函数非常困难。除了「塑造」外在奖励外,也可以增加密集的内在奖励,即由智能体本身产生奖励。内在奖励包括使用预测误差作为奖励信号的「好奇心」和阻止智能体重新访问相同状态的「访问计数」。其思想是,这些内在奖励通过引导智能体对环境进行有效地探索,以寻找下一个外在奖励,从而缩小与稀疏外在奖励间的差距。

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