note文章目录note一、马尔科夫过程二、动态规划DQN算法时间安排Reference一、马尔科夫过程递归结构形式的贝尔曼方程计算给定状态下的预期回报，这样的方式使得用逐步迭代的方法就能逼近真实的状态/行动值。有了Bellmanequation就可以计算价值函数了马尔科夫过程描述了一个具有无记忆性质的随机过程，未来状态只依赖于当前状态，与过去状态无关，类似于一个人在空间中的随机游走。二、动态规划动态规划：多阶段决策问题的方法，它将问题分解为一系列的子问题，并通过保存子问题的解来构建整体问题的解。贝尔曼方程\qquad类比于回报公式Gt=Rt+1+γGt+1G_{t}=R_{t+1}+\gam
1.背景介绍语音识别，也称为语音转文本，是一种将人类语音信号转换为文本的技术。它在人工智能领域具有重要的应用价值，例如语音助手、语音密码等。语音识别技术的发展历程可以分为以下几个阶段：早期语音识别技术（1950年代至1970年代）：这一阶段的语音识别技术主要基于隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM），是一种基于概率的模型。HMM可以用来建模连续随机过程中的隐变量和显变量之间的关系，是语音识别技术的基石。深度学习时代的语音识别技术（2010年代至2020年代）：随着深度学习技术的迅速发展，语音识别技术也得到了巨大的推动。深度学习技术主要包括卷积神经网络（Convolutio
分类目录：《深入理解强化学习》总目录动态规划（DynamicProgramming，DP）适合解决满足最优子结构（OptimalSubstructure）和重叠子问题（OverlappingSubproblem）两个性质的问题。最优子结构意味着，问题可以拆分成一个个的小问题，通过解决这些小问题，我们能够组合小问题的答案，得到原问题的答案，即最优的解。重叠子问题意味着，子问题出现多次，并且子问题的解决方案能够被重复使用，我们可以保存子问题的首次计算结果，在再次需要时直接使用。马尔可夫决策过程是满足动态规划的要求的，在贝尔曼方程里面，我们可以把它分解成递归的结构。当我们把它分解成递归的结构的时候，
马尔可夫链前言马尔可夫链（MarkovChain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用Thefutureisindependentofthepastgiventhepresent未来独立于过去，只基于当下。这句人生哲理的话也代表了马尔科夫链的思想：过去所有的信息都已经被保存到了现在的状态，基于现在就可以预测未来。虽然这么说可能有些极端，但是却可以大大简化模型的复杂度，因此马尔可夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔可夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。随机过程马尔可夫链是随机过程这门
一、随机现象 随机现象在某时刻t的取值是一个向量随机变量，用,表示，所有可能的状态组成状态集合S。随机现象便是状态的变化过程。在某时刻t的状态,通常取决于时刻之前的状态。我们将已知历史信息(,....,)时下一个时刻的状态为S的概率表示成P(|,....,)。二、马尔可夫性质 当且仅当某时刻的状态只取决于上一时刻的状态时，一个随机过程被称为具有马尔可夫性质，用公式表示为。也就是说，下一刻状态只取决于当前状态，而不会受到之前状态的影响。 马尔可夫性质可以大大的简化运算，因为只要已知当前状态信息就可以求未来状态。但是，这并不意味着具有马尔可夫性质的这个随机过程与历
☕️本文系列文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法（4）HMM预测问题：维特比算法☕️本文来自专栏：大道至简之机器学习系列专栏❤️各位小伙伴们关注我的大道至简之机器学习系列专栏，一起学习各大机器学习算法❤️还有更多精彩文章（NLP、热词挖掘、经验分享、技术实战等），持续更新中……欢迎关注我，个人主页：https://blog.csdn.net/qq_36583400，记得点赞+收藏哦！📢个人GitHub地址：https://github.com/fujingnan目录先总结一波：一、何为概率计算二、前向算法三
分类目录：《深入理解强化学习》总目录文章《深入理解强化学习——马尔可夫决策过程：马尔可夫奖励过程-[计算马尔可夫奖励过程价值的蒙特卡洛方法]》介绍了计算马尔可夫奖励过程价值的蒙特卡洛方法，同时我们也可以用动态规划的方法，一直迭代贝尔曼方程，直到价值函数收敛，我们就可以得到某个状态的价值。我们通过自举（Bootstrapping）的方法不停地迭代贝尔曼方程，当最后更新的状态与我们上一个状态的区别并不大的时候，更新就可以停止，我们就可以输出最新的V′(s)V'(s)V′(s)作为它当前的状态的价值。这里就是把贝尔曼方程变成一个贝尔曼更新（BellmanUpdate），这样就可以得到状态的价值。动态
马尔可夫模型马尔可夫安德雷·马尔可夫(AndreyMarkov)，俄国数学家，在概率论、数理统计和随机过程等领域做出了重要贡献，20世纪初期提出了一种数学模型，即马尔可夫过程MarkovProcess），用于描述具有“无记忆性”的随机过程。马尔可夫性质马尔可夫性质（MarkovProperty）是概率论中的一个概念，它是指一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态，而与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的。简单来说，马尔可夫性质是指一个系统的状态转移概率只与当前状态有关，而与过去的状态无关。这意味着，无论过去的状态如何，系统的未来状态只取决于
在C++中从两个(或更多)短整数生成唯一ID的最佳方法是什么？我正在尝试唯一标识图中的顶点。顶点包含两到四个短整数作为数据，理想情况下ID是它们的某种哈希。比起速度或易用性，更喜欢便携性和独特性。这里有很多很好的答案，今晚我将尝试所有这些答案，看看最适合我的问题。关于我正在做的事情再多说几句。该图是音频文件样本的集合。我将该图用作马尔可夫链，以从旧文件生成新的音频文件。由于每个顶点存储一些样本并指向另一个样本，并且样本都是短整数，因此从数据生成ID似乎很自然。将它们组合成一个longlong听起来不错，但也许像0123generateID这样简单的东西就是我所需要的。不确定需要多少空间
我编写了一个C++程序来模拟我正在研究的某个过程。它在模拟的每个时间步输出离散的“状态”。例如:abcbcb将是模拟运行的输出，其中a作为初始条件(由我设置或随机生成)，b和c将是系统在两者之间保持振荡的状态。我想将其中许多运行组合成一个马尔可夫链，以便它变成具有以下顶点和边的图。(最好在运行时，因为首先保存输出会占用大量磁盘空间。)括号之间的数字表示遇到某个顶点或边的次数，因此也应该存储它。Vertices:a(1),b(3)andc(2).Edges:a->b(1),b->c(2),c->b(2).真实状态包含112位信息，我正在生成数十亿个此类转换。问题是我还没有找到一个图形库或
