说明:一些强化学习方面的论文,很有用的,有着具体的例子,和算法流程和思路,希望对大家有所帮助
说明:共轭梯度法(Conjugate Gradient)是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各...
说明:我们知道,要做推荐系统,最基本的一个数据就是,用户-物品的评分矩阵,如下图1所示 图1 矩阵中,描述了5个用户(U1,U2,U3,U4 ,U5)对4个物品(D1,D2,D3,D4)的评分(1-5分),- 表示没有评分,现在目的是把没有评分的 给预测出来,...
说明:首先引述来自维基百科的定义:假设我们有一个3D空间中的点,他被位于不同位置的多个摄像机看到,那么所谓的光束法平差(Bundle Adjustment),就是能够从这些多视角信息中提取出3D点的坐标以及各个摄像机的相对位置和光学信息的过程。 可能这么说有点不够具体,我们用比较通俗的数学公式来描述这...