神经元
激活函数
它们都是单调不减的，这意味着它们的导数是非负的。
前馈神经网络
单层感知机
单层感知机无法表达亦或，这也导致了上世纪神经网络研究的低谷（沐神说的）。
多层感知机
反向传播算法
……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-11-04) 257浏览 0评论
0个赞
多重部分和问题
//多重部分和问题
int MultipartSum(int a[], int m[], int n, int k){
int dp[n + 1];
memset(dp, -1, sizeof(dp));
dp[0] = 0;
for(int i = 0; i <= n; i++){
for(int j = 0; j <=……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-11-04) 209浏览 0评论
0个赞
计数类$DP$：整数划分
//计数 DP：整数划分（完全背包问题思路）
int IntegerPartitioning(int n, int M){
int DP[n + 1];
DP[0] = 1;
for(int i = 1; i <= n; i++){
for(int j = i; j <= n; j++){
……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-11-03) 246浏览 0评论
0个赞
机器学习
引入
一个智能体程序的各个组件都可以通过机器学习进行改进，而学习则是面对未知环境的重要方法。改进及用于改进的技巧取决于下面几个因素：● 哪些组件可以被改进；● 智能体有哪些先验知识，这将影响模型构建；● 有哪些数据，以及关于这些数据的反馈。
从一组特定的观测结果得……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-11-02) 254浏览 0评论
1个赞
……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-11-02) 296浏览 1评论
1个赞
线性$DP$：数字三角形
//线性 DP：数字三角形
int Triangle(int n, int a[][100]){
int DP[n + 1][n + 1];
memset(DP, -0x3f, sizeof(DP));
DP[1][1] = a[1][1];
for(int i = 2; i <= n; i++){
for(int j ……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-11-01) 253浏览 0评论
0个赞
此部分代码大都是伪码；
01 背包
//01 背包
void z_o_bag(int n, int m, int w[], int v[]){
int DP[n + 1][m + 1];
memset(DP, 0, sizeof(DP));
for(int i = 1; i <= n; i++){
……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-10-31) 255浏览 0评论
0个赞
本体论
速览
在“玩具”领域，选择何种表示并不那么重要，很多表示都可以良好运作。但在复杂的领域，如网上购物或者在车流中驾驶，就需要更为通用和灵活的表示方法。如何创建这些表示？主要关注于许多不同领域中都会出现的一般性的概念，如事件、时间、对象、信念等。有时，表示这些抽象概念被称为本体论工程。
&nb……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-10-31) 231浏览 0评论
0个赞
隐马尔可夫模型
简化矩阵形式
隐马尔可夫模型是一种时序概率模型，其过程状态由单个离散随机变量描述。变量的可能的值是世界的可能状态。虽然隐马尔可夫模型要求状态是单个离散变量，但它对证据变量没有相应的限制。这是因为证据变量总是被观测的，这意味着没有必要追踪有关它们值的任何分布。（如果一个变量未被观测，可以简单地将它从模型的那个时间步中移除）。同时隐……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-10-31) 274浏览 0评论
0个赞
时间与不确定性
引入
部分可观测环境中的智能体必须能够在其传感器允许的范围内追踪当前所处的状态。在搜索中展示了实现这一目标的一种方法：智能体维护一个信念状态，它表示目前哪些世界状态是可能的。根据信念状态和转移模型，智能体可以预测世界在下一个时间步将如何发展。基于观测感知和传感器模型，智能体可以更新信念状态。
……继续阅读 »
yanzexi
1年前 (2023-10-30) 246浏览 0评论
0个赞
