在DDPG（DeepDeterministicPolicyGradient）中加入ε-greedy探索也是一种增加智能体探索性的策略，尽管ε-greedy策略通常更适用于离散动作空间。然而，在DDPG的连续动作空间中，也可以通过ε-greedy策略实现探索。以下是如何将ε-greedy应用于DDPG的方法及其原因。

1.SGD随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）输入数据为(x,y)组成的pair，模型参数是\(W\)，随机选择一批样本组成一个batch，输入模型计算loss：\(L=f(X,Y;W)\)，并求出梯度，更新参数时：\(W=W-lr*\frac{\partialL}{\partialW}\)这就是随机梯度下降。2.Adam本段参考视频：https

1.decltype的作用decltype是C++11引入的一个关键字，用来推断表达式的类型。它返回的是表达式的精确类型，包括引用和const限定符等。例子：intx=5;decltype(x)y=x;//y的类型是int在这个例子中，decltype(x)返回int，因为x是一个int类型的变量，所以y的类型也被推

L2正则化和权重衰退(WeightDecay)一、权重衰退介绍1.什么是权重衰减/权重衰退——weight_decayL2正则化主要作用是：解决过拟合，在损失函数中加入L2正则化项2.L2范数L2范数，也被称作欧几里得范数或者Frobenius范数（当应用于矩阵时），是最常用的向量范数之一，用于衡量向量元

学习率衰减加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率，将之称为学习率衰减，来看看如何做到，首先通过一个例子看看，为什么要计算学习率衰减。假设要使用mini-batch梯度下降法，mini-batch数量不大，大概64或者128个样本，在迭代过程中会有噪音（蓝色线），下降朝向这里的最小值，但是不会精

_base_=['../_base_/models/mask-rcnn_r50_fpn.py','../_base_/datasets/coco_instance.py','../_base_/schedules/schedule_1x.py','../_base_/default_runtime.py']pretrained='https://github.com/Swi

Numpy手撸神经网络实现线性回归简介在深度学习理论学习之后，我们常常会直接使用深度学习框架（如PaddlePaddle、PyTorch或TensorFlow）来构建模型，而忽略了底层各种层结构的实现。但对于深度学习的学习者来说，是否能够亲手编写一个简单的模型呢？本文将介绍如何使用NumPy手动实现一个神经

t=0:0.01:10;%时间范围freq=5;%振荡频率amp=1;%初始振幅duration=5;%振荡持续时间decay_rate=0.1;%衰减速率y=amp*sin(2*pi*freq*t).*exp(-decay_rate*t);%构造函数plot(t,y);%绘制图形xlabel('时间');ylabel('振幅');title('逐渐震荡衰减函数');

批量归一化（BN：BatchNormalization：解决在训练过程中，中间层数据分布发生改变的问题，以防止梯度消失或爆炸、加快训练速度）1、为什么输入数据需要归一化（NormalizedData）？    

简述权重衰减（又称L2-正则化）是一种模型正则化（Regularzation）技术。原理首先，用权重向量的L2-范数来衡量模型函数的复杂度，这是对模型复杂度的量化。把上述L2-范数加入到训

#-*-coding:utf-8-*-fromtensorflow.python.eagerimportdef_functionfromtensorflow.python.frameworkimportopsfromtensorflow.python.keras.optimizer_v

     (96条消息)Python函数：学习率衰减tf.train.exponential_decay()_萌萌哒huo的博客-CSDN博客_python衰减函数     ln即学习率（learningrate）。

constraint限制    identification识别deceive欺骗contest竞赛motive动机July七月spoon匙cube立方discourage使气馁bet赌注 brush刷c