对于区间上一个实变量的给定实值函数,代码通过给定次数的多项式计算均匀(最大)范数的最佳近似值。 与标准最小二乘拟合相比,采用统一范数进行逼近在计算上要困难得多,但会带来令人赏心悦目的结果。 它可以被看作是一种最优多项式插值,其中插值节点不是预先知道的,而是由算法确定的。 离散统一范数中最接近数据(X,Y)的多项式,即最小值为max{|的多项式p(x_i)-y_i | , x_i in X },也称为min-max(或minimax)多项式,是通过交换算法得到的。 从技术上讲,交换算法需要有限数量的计算才能找到最佳近似值,但是这个有限数量随着数据点的增加呈指数增长。 截图示例: M = 5; N = 10000; K = 0; EPSH = 10 ^ -12; 最大值 = 10; X = linspace(-1,1,N); % [-1,1] 上均匀间隔的节点k=1; Y = abs(X).
2022-05-27 23:40:13 24KB matlab
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pytorch-a2c-ppo-acktr请使用本自述文件中的超级参数。 使用其他超级参数,可能无法正常工作(毕竟是RL)! 这是Advantage Actor Critic(A2C)的PyTorch实现,同步pytorch-a2c-ppo-acktr请使用本自述文件中的超级参数。 使用其他超级参数,可能无法正常工作(毕竟是RL)! 这是Advantage Actor Critic(A2C)的PyTorch实现,这是A3C近端策略优化PPO的同步确定性版本,用于使用Kronecker因子近似ACKTR生成的对抗模仿学习GAIL进行深度强化学习的可扩展信任区域方法另请参阅OpenAI帖子:A2C / ACKTR和PPO获得更多信息
2022-05-26 11:38:01 8.53MB Python Deep Learning
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