Алгоритм каша из топора


Оформите в виде блок-схемы алгоритм приготовления каши из топора по мотивам русской народной сказки.

Обучайтесь и развивайтесь всесторонне вместе с нами, делитесь знаниями и накопленным опытом, расширяйте границы знаний и ваших умений.
поделиться знаниями или
запомнить страничку
  • Все категории
  • экономические 42,805
  • гуманитарные 33,432
  • юридические 17,864
  • школьный раздел 595,525
  • разное 16,696

Популярное на сайте:

Как быстро выучить стихотворение наизусть? Запоминание стихов является стандартным заданием во многих школах. 

Как научится читать по диагонали? Скорость чтения зависит от скорости восприятия каждого отдельного слова в тексте. 

Как быстро и эффективно исправить почерк?  Люди часто предполагают, что каллиграфия и почерк являются синонимами, но это не так.

Как научится говорить грамотно и правильно? Общение на хорошем, уверенном и естественном русском языке является достижимой целью. 

mynttt / CYK-алгоритм: Java-реализация алгоритма CYK.

перейти к содержанию Зарегистрироваться
  • Почему именно GitHub? Особенности →
    • Обзор кода
    • Управление проектами
    • Интеграции
    • Действия
    • Пакеты
    • Безопасность
    • Управление командой
    • Хостинг
    • мобильный
    • Истории клиентов →
    • Безопасность →
  • Команда
  • Предприятие
  • Проводить исследования
    • Изучите GitHub →
.Библиотека алгоритмов

- cppreference.com

Библиотека алгоритмов определяет функции для различных целей (например, поиск, сортировка, подсчет, манипулирование), которые работают с диапазонами элементов. Обратите внимание, что диапазон определяется как [первый, последний) , где последний относится к элементу после последнего элемента, который нужно проверить или изменить.

Ограниченные алгоритмы

C ++ 20 предоставляет ограниченные версии большинства алгоритмов в пространстве имен std :: range .В этих алгоритмах диапазон может быть указан либо как пара итератор-дозорный, либо как один аргумент диапазона, при этом поддерживаются проекции и вызываемые элементы с указателем на член. Кроме того, типы возвращаемых данных большинства алгоритмов были изменены, чтобы возвращать всю потенциально полезную информацию, вычисленную во время выполнения алгоритма.

(начиная с C ++ 20)
Политика исполнения

Большинство алгоритмов имеют перегрузки, которые принимают политики выполнения.Алгоритмы стандартной библиотеки поддерживают несколько политик выполнения, а библиотека предоставляет соответствующие типы и объекты политик выполнения. Пользователи могут выбирать политику выполнения статически, вызывая параллельный алгоритм с объектом политики выполнения соответствующего типа.

Реализации стандартной библиотеки (но не пользователи) могут определять дополнительные политики выполнения как расширение. Семантика параллельных алгоритмов, вызываемых с помощью объекта политики выполнения определенного реализацией типа, определяется реализацией.

В параллельных версиях алгоритмов (кроме std :: for_each и std :: for_each_n) разрешено создавать произвольные копии элементов из диапазонов, если оба std :: is_trivially_copy_constructible_v и std :: is_trivially_destructible_v являются true, где T - тип элементов.

(начиная с C ++ 17)
.

Оптимизация и поиск корня (scipy.optimize) - SciPy v1.5.2 Справочное руководство

SciPy optimize предоставляет функции для минимизации (или максимизации) целевые функции, возможно, с ограничениями. Оно включает решатели для нелинейных задач (с поддержкой как локальных, так и глобальных алгоритмы оптимизации), линейное программирование, ограниченное и нелинейный метод наименьших квадратов, поиск корня и подбор кривой.

Общие функции и объекты, общие для разных решателей:

Оптимизация

Оптимизация скалярных функций

minim_scalar (fun [, скобка, границы,…])

Минимизация скалярной функции одной переменной.

Функция minim_scalar поддерживает следующие методы:

Локальная (многомерная) оптимизация

свернуть (fun, x0 [, args, method, jac, hess,…])

Минимизация скалярной функции одной или нескольких переменных.

Функция минимизировать поддерживает следующие методы:

Ограничения передаются в минимизируют функцию как единый объект или в виде списка объектов следующих классов:

Простые связанные ограничения обрабатываются отдельно, и существует специальный класс для них:

Границы (фунт, уб [, keep_feasible])

Границы ограничения для переменных.

Квазиньютоновские стратегии, реализующие HessianUpdateStrategy интерфейс можно использовать для аппроксимации гессиана в минимизировать функция (доступна только для метода trust-constr). Доступный квазиньютоновские методы, реализующие этот интерфейс:

BFGS ([exception_strategy, min_curvature,…])

Гессенская стратегия обновления Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно (BFGS).

SR1 ([min_denominator, init_scale])

Стратегия обновления Гессе симметричного ранга 1.

Глобальная оптимизация

poolhopping (func, x0 [, niter, T, stepize,…])

Найдите глобальный минимум функции с помощью алгоритма скачкообразного изменения бассейна

brute (func, range [, args, Ns, full_output,…])

Минимизировать функцию в заданном диапазоне с помощью грубой силы.

дифференциал_эволюция (func, bounds [, args,…])

Находит глобальный минимум многомерной функции.

shgo (func, bounds [, args, constraints, n,…])

Находит глобальный минимум функции, используя оптимизацию SHG.

dual_annealing (func, bounds [, args,…])

Найдите глобальный минимум функции с помощью двойного отжига.

Метод наименьших квадратов и аппроксимация кривой

Нелинейный метод наименьших квадратов

less_squares (fun, x0 [, jac, bounds,…])

Решите нелинейную задачу наименьших квадратов с оценками переменных.

Линейные методы наименьших квадратов

nnls (A, b [, maxiter])

Решить argmin_x || Ax - b || _2 для x> = 0 .

lsq_linear (A, b [, границы, метод, тол,…])

Решите линейную задачу наименьших квадратов с оценками переменных.

Подгонка по кривой

curve_fit (f, xdata, ydata [, p0, sigma,…])

Используйте нелинейный метод наименьших квадратов, чтобы подогнать функцию f к данным.

Корневой поиск

Скалярные функции

root_scalar (f [, аргументы, метод, скобка,…])

Найдите корень скалярной функции.

brentq (f, a, b [, args, xtol, rtol, maxiter,…])

Найдите корень функции в интервале брекетинга, используя метод Брента.

brenth (f, a, b [, args, xtol, rtol, maxiter,…])

Найдите корень функции в интервале скобок, используя метод Брента с гиперболической экстраполяцией.

риддер (f, a, b [, args, xtol, rtol, maxiter,…])

Найдите корень функции в интервале, используя метод Риддера.

биссектриса (f, a, b [, args, xtol, rtol, maxiter,…])

Найти корень функции в интервале с помощью деления пополам.

ньютон (func, x0 [, fprime, args, tol,…])

Найдите ноль действительной или комплексной функции с помощью метода Ньютона-Рафсона (или секанса, или метода Галлея).

toms748 (f, a, b [, args, k, xtol, rtol,…])

Найдите ноль, используя метод 748 алгоритма TOMS.

RootResults (корень, итерации,…)

Представляет результат поиска корня.

Функция root_scalar поддерживает следующие методы:

В таблице ниже перечислены ситуации и соответствующие методы, а также асимптотическая скорость сходимости на итерацию (и на оценку функции) для успешного схождения к простому корню (*). Биссекция - самая медленная из всех, добавляя один бит точности для каждого оценка функции, но гарантированно сходится.Все остальные методы брекетинга (в конечном итоге) увеличивают количество точных бит примерно на 50% для каждой оценки функции. Методы, основанные на производных, все основанные на ньютонах , могут довольно быстро сходиться если начальное значение близко к корню. Их также можно применять к функции, определенные на (подмножестве) комплексной плоскости.

Домен f

Кронштейн?

Деривативы?

Решатели

Конвергенция

fprime

fprime2

Гарантированно?

Оценка (*)

R

Есть

НЕТ

НЕТ

  • пополам

  • баррент

  • брент

  • риддер

  • томов 748

  • 1 «Линейный»

  • > = 1, <= 1.62

  • > = 1, <= 1,62

  • 2,0 (1,41)

  • 2,7 (1,65)

R или C

секанс

1,62 (1,62)

R или C

Есть

ньютон

2.00 (1.41)

R или C

Есть

Есть

Халли

3.00 (1.44)

Поиск с фиксированной точкой:

fixed_point (func, x0 [, args, xtol, maxiter,…])

Найдите фиксированную точку функции.

Многомерный

корень (fun, x0 [, args, method, jac, tol,…])

Найдите корень векторной функции.

Функция корня поддерживает следующие методы:

Линейное программирование

linprog (c [, A_ub, b_ub, A_eq, b_eq, bounds,…])

Линейное программирование: минимизация линейной целевой функции с учетом ограничений линейного равенства и неравенства.

Функция linprog поддерживает следующие методы:

Симплексный метод поддерживает функции обратного вызова, например:

Задачи назначения:

Коммунальные услуги

Конечно-разностное приближение

ок. Fprime (xk, f, epsilon, * args)

Конечно-разностная аппроксимация градиента скалярной функции.

check_grad (func, grad, x0, * args, ** kwargs)

Проверьте правильность градиентной функции, сравнив ее с (прямой) конечно-разностной аппроксимацией градиента.

Поиск строки

скобка (func [, xa, xb, args, grow_limit,…])

Кронштейн минимума функции.

line_search (f, myfprime, xk, pk [, gfk,…])

Найдите альфу, удовлетворяющую строгим условиям Вульфа.

Проблемы эталонного теста

розен (x)

Функция Розенброка.

розенідер (х)

Производная (т.е.

rosen_hess (x)

Матрица Гессе функции Розенброка.

rosen_hess_prod (x, p)

Произведение матрицы Гессе функции Розенброка на вектор.

Устаревшие функции

Следующие ниже функции не рекомендуются для использования в новых скриптах; все эти методы доступны через новый, более последовательный интерфейсы, предоставляемые интерфейсами выше.

Оптимизация

Многофакторные методы общего назначения:

fmin (func, x0 [, args, xtol, ftol, maxiter,…])

Минимизируйте функцию с помощью симплексного алгоритма спуска.

fmin_powell (func, x0 [, args, xtol, ftol,…])

Сверните функцию, используя модифицированный метод Пауэлла.

fmin_cg (f, x0 [, fprime, args, gtol, norm,…])

Минимизируйте функцию, используя алгоритм нелинейного сопряженного градиента.

fmin_bfgs (f, x0 [, fprime, args, gtol, norm,…])

Минимизируйте функцию, используя алгоритм BFGS.

fmin_ncg (f, x0, fprime [, fhess_p, fhess,…])

Безусловная минимизация функции с использованием метода Ньютона-КГ.

Многомерные методы с ограничениями:

fmin_l_bfgs_b (func, x0 [, fprime, args,…])

Минимизируйте функцию func, используя алгоритм L-BFGS-B.

fmin_tnc (func, x0 [, fprime, args,…])

Минимизируйте функцию с ограниченными переменными, используя информацию о градиенте в усеченном алгоритме Ньютона.

fmin_cobyla (func, x0, cons [, args,…])

Минимизируйте функцию, используя метод ограниченной оптимизации линейным приближением (COBYLA).

fmin_slsqp (func, x0 [, eqcons, f_eqcons,…])

Минимизировать функцию с помощью последовательного программирования методом наименьших квадратов

Одномерные (скалярные) методы минимизации:

fminbound (func, x1, x2 [, args, xtol,…])

Ограниченная минимизация скалярных функций.

brent (func [, args, brack, tol, full_output,…])

Для функции, состоящей из одной переменной и возможной скобки, вернуть локальный минимум функции, изолированной с дробной точностью до tol.

золотой (func [, args, brack, tol,…])

Вернуть минимум функции одной переменной с использованием метода золотого сечения.

Наименьшие квадраты

leastsq (func, x0 [, args, Dfun, full_output,…])

Минимизируйте сумму квадратов системы уравнений.

Корневой поиск

Общие нелинейные решатели:

fsolve (func, x0 [, args, fprime,…])

Найдите корни функции.

broyden1 (F, xin [, iter, alpha,…])

Найдите корень функции, используя первое приближение Якоби Бройдена.

broyden2 (F, xin [, iter, alpha,…])

Найдите корень функции, используя второе приближение Якоби Бройдена.

Крупномасштабные нелинейные решатели:

ньютон_крылов (F, xin [, iter, rdiff, method,…])

Найдите корень функции, используя приближение Крылова для обратного якобиана.

андерсон (F, xin [, iter, alpha, w0, M,…])

Найдите корень функции, используя (расширенное) смешение Андерсона.

Решатели простых итераций:

захватывающее перемешивание (F, xin [, iter, alpha,…])

Найдите корень функции, используя приближение настроенного диагонального якобиана.

линейное смешение (F, xin [, iter, alpha, verbose,…])

Найдите корень функции, используя приближение скалярного якобиана.

diagbroyden (F, xin [, iter, alpha, verbose,…])

Найдите корень функции, используя диагональное приближение якобиана Бройдена.

Дополнительная информация о нелинейных решателях

.

Введение в различные алгоритмы обучения с подкреплением. Часть I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG) | by Kung-Hsiang, Huang (Steeve)

Обычно установка RL состоит из двух компонентов: агента и среды.

Иллюстрация обучения с подкреплением (https://i.stack.imgur.com/eoeSq.png)

Затем среда относится к объекту, над которым действует агент (например, к самой игре в игре Atari), а агент представляет Алгоритм RL. Среда начинается с отправки состояния агенту, который затем на основе своих знаний предпринимает действия в ответ на это состояние.После этого среда отправляет пару следующих состояний и вознаграждение обратно агенту. Агент обновит свои знания с помощью награды, возвращаемой средой, чтобы оценить свое последнее действие. Цикл продолжается до тех пор, пока среда не отправит терминальное состояние, которое заканчивается эпизодом.

Большинство алгоритмов RL следуют этому шаблону. В следующих параграфах я кратко расскажу о некоторых терминах, используемых в RL, чтобы облегчить наше обсуждение в следующем разделе.

Определение

  1. Действие (A): все возможные действия, которые может предпринять агент.
  2. Состояние (S): текущая ситуация, возвращаемая средой.
  3. Награда (R): немедленный возврат из среды для оценки последнего действия.
  4. Политика (π): Стратегия, которую агент использует для определения следующего действия на основе текущего состояния.
  5. Стоимость (V): ожидаемая долгосрочная доходность с учетом скидки, в отличие от краткосрочного вознаграждения R. Vπ (s) определяется как ожидаемая долгосрочная доходность π политики раскола текущего состояния.
  6. Q-значение или значение действия (Q): Q-значение аналогично значению Value, за исключением того, что оно принимает дополнительный параметр, текущее действие a . Qπ (s, a) относится к долгосрочному возврату текущего состояния s , предпринимая действия a в соответствии с политикой π.

Без модели по сравнению с На основе модели

Модель предназначена для моделирования динамики окружающей среды. То есть модель изучает вероятность перехода T (s1 | (s0, a)) из пары текущего состояния s 0 и действия a в следующее состояние s 1 . Если вероятность перехода успешно изучена, агент будет знать, насколько вероятно войти в определенное состояние с учетом текущего состояния и действия.Однако алгоритмы, основанные на модели, становятся непрактичными по мере роста пространства состояний и пространства действий (S * S * A для табличной настройки).

С другой стороны, алгоритмы без моделей полагаются на метод проб и ошибок для обновления своих знаний. В результате ему не требуется место для хранения всей комбинации состояний и действий. Все алгоритмы, обсуждаемые в следующем разделе, попадают в эту категорию.

Соответствие политике и политике Вне политики

Агент в соответствии с политикой изучает значение на основе своего текущего действия a, производного от текущей политики, тогда как его противоположная часть изучает его на основе действия a *, полученного из другой политики.В Q-обучении такой политикой является жадная политика. (Мы поговорим об этом подробнее в Q-Learning и SARSA)

2.1 Q-Learning

Q-Learning - это внеполитический алгоритм RL без моделей, основанный на хорошо известном уравнении Беллмана:

Уравнение Беллмана (https : //zhuanlan.zhihu.com/p/21378532? refer = intelligentunit)

E в приведенном выше уравнении относится к математическому ожиданию, а ƛ - к коэффициенту дисконтирования. Мы можем переписать его в виде Q-значения:

Уравнение Беллмана в форме Q-значения (https: // zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer=intelligentunit)

Оптимальное значение Q, обозначенное как Q *, может быть выражено как:

Оптимальное значение Q (https://zhuanlan.zhihu.com/p/21378532?refer= Intelligentunit)

Цель состоит в том, чтобы максимизировать Q-значение. Прежде чем углубиться в метод оптимизации Q-value, я хотел бы обсудить два метода обновления значений, которые тесно связаны с Q-обучением.

Итерация политики

Итерация политики запускает цикл между оценкой политики и ее улучшением.

Policy Iteration (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

Оценка политики оценивает функцию ценности V с помощью жадной политики, полученной в результате последнего улучшения политики. С другой стороны, улучшение политики обновляет политику действием, которое максимизирует V для каждого состояния. Уравнения обновления основаны на уравнении Беллмана. Он продолжает повторяться до схождения.

Псевдокод для изменения политики (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

Итерация значения

Итерация значения содержит только один компонент.Он обновляет функцию ценности V на основе оптимального уравнения Беллмана.

Оптимальное уравнение Беллмана (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582) Псевдокод для изменения значений (http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51378582)

После итерация сходится, оптимальная политика напрямую получается путем применения функции максимального аргумента для всех состояний.

Обратите внимание, что эти два метода требуют знания вероятности перехода p , что указывает на то, что это алгоритм на основе модели.Однако, как я упоминал ранее, алгоритм, основанный на модели, страдает проблемой масштабируемости. Так как же Q-Learning решает эту проблему?

Q-Learning Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

α относится к скорости обучения (т.е. насколько быстро мы приближается к цели). Идея Q-Learning во многом основана на итерациях значений. Однако уравнение обновления заменяется приведенной выше формулой. В результате нам больше не нужно беспокоиться о вероятности перехода.

Псевдокод Q-обучения (https://martin-thoma.com/images/2016/07/q-learning.png)

Обратите внимание, что следующее действие a ' выбрано для максимизации Q-значения следующего состояния. следования текущей политике. В результате Q-обучение относится к категории вне политики.

2.2 Состояние-действие-награда-государство-действие (SARSA)

SARSA очень напоминает Q-обучение. Ключевое различие между SARSA и Q-Learning заключается в том, что SARSA - это алгоритм, соответствующий политике. Это означает, что SARSA изучает значение Q на основе действия, выполняемого текущей политикой, а не жадной политикой.

SARSA Update Equation (https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Q-learning-and-SARSA-learning)

Действие a_ (t + 1) - это действие, выполняемое в следующее состояние s_ (t + 1) согласно текущей политике.

Псевдокод SARSA (https://martin-thoma.com/images/2016/07/sarsa-lambda.png)

Из псевдокода выше вы можете заметить, что выполняются два выбора действий, которые всегда соответствуют текущей политике. Напротив, Q-обучение не имеет ограничений для следующего действия, пока оно максимизирует Q-значение для следующего состояния.Следовательно, SARSA - это алгоритм, основанный на политике.

2.3 Deep Q Network (DQN)

Хотя Q-обучение - очень мощный алгоритм, его основной недостаток - отсутствие общности. Если вы рассматриваете Q-обучение как обновление чисел в двумерном массиве (пространство действий * пространство состояний), оно, по сути, напоминает динамическое программирование. Это означает, что для состояний, которые агент Q-Learning не видел раньше, он не знает, какое действие предпринять. Другими словами, агент Q-Learning не имеет возможности оценивать значение для невидимых состояний.Чтобы справиться с этой проблемой, DQN избавляется от двумерного массива, введя нейронную сеть.

DQN использует нейронную сеть для оценки функции Q-value. Входом для сети является ток, а выходом - соответствующее значение Q для каждого действия.

DQN Пример Atari (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

В 2013 году DeepMind применил DQN к игре Atari, как показано на рисунке выше. Входными данными является необработанное изображение текущей игровой ситуации. Он прошел через несколько слоев, включая сверточный слой, а также полностью связанный слой.Результатом является Q-значение для каждого действия, которое может предпринять агент.

Вопрос сводится к следующему: Как мы обучаем сеть?

Ответ заключается в том, что мы обучаем сеть на основе уравнения обновления Q-обучения. Напомним, что целевое значение Q для Q-обучения:

Целевое значение Q (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

ϕ эквивалентно состоянию s, а обозначает параметры в нейронной сети, которые не входят в область нашего обсуждения.Таким образом, функция потерь для сети определяется как квадрат ошибки между целевым значением Q и выходным значением Q из сети.

Псевдокод DQN (https://storage.googleapis.com/deepmind-media/dqn/DQNNaturePaper.pdf)

Еще два метода также важны для обучения DQN:

  1. Experience Replay : Поскольку обучающие образцы в типичном RL настройки сильно коррелированы и менее эффективны для обработки данных, это приведет к более сложной конвергенции для сети. Одним из способов решения проблемы распространения образцов является воспроизведение опыта.По сути, образцы переходов сохраняются, которые затем случайным образом выбираются из «пула переходов» для обновления знаний.
  2. Отдельная целевая сеть : Целевая Q-сеть имеет ту же структуру, что и сеть, которая оценивает значение. Каждые шаги C, в соответствии с приведенным выше псевдокодом, целевая сеть сбрасывается на другую. Таким образом, колебания становятся менее сильными, что приводит к более стабильным тренировкам.

2.4 Глубокий детерминированный градиент политики (DDPG)

Хотя DQN добилась огромного успеха в задачах более высокого измерения, таких как игра Atari, пространство действий все еще остается дискретным.Однако для многих задач, представляющих интерес, особенно для задач физического контроля, пространство действий является непрерывным. Если вы слишком точно распределите пространство действия, вы получите слишком большое пространство действия. Например, предположим, что степень свободной случайной системы равна 10. Для каждой степени вы делите пространство на 4 части. У вас будет 4¹⁰ = 1048576 действий. Также чрезвычайно сложно сходиться в таком большом пространстве действий.

DDPG опирается на архитектуру «актер-критик» с двумя одноименными элементами: актер и критик.Актер используется для настройки параметра 𝜽 для функции политики, то есть для определения наилучшего действия для определенного состояния.

Функция политики (https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682)

Критик используется для оценки функции политики, оцененной субъектом в соответствии с ошибкой временной разницы (TD).

Ошибка разницы во времени (http://proceedings.mlr.press/v32/silver14.pdf)

Здесь строчные буквы v обозначают политику, выбранную субъектом. Знакомо? Да! Это похоже на уравнение обновления Q-обучения! TD-обучение - это способ научиться предсказывать значение в зависимости от будущих значений данного состояния.Q-обучение - это особый тип TD-обучения для изучения Q-ценности.

Архитектура актера-критика (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

DDPG также заимствует идеи воспроизведения опыта и отдельной целевой сети от DQN . Другой проблемой для DDPG является то, что он редко выполняет исследование действий. Решением для этого является добавление шума в пространство параметров или пространство действий.

Action Noise (слева), Parameter Noise (справа) (https: //blog.openai.com / better-exploration-with-parameter-noise /)

Утверждается, что добавление в пространство параметров лучше, чем в пространство действий, согласно этой статье, написанной OpenAI. Один из часто используемых шумов - это случайный процесс Орнштейна-Уленбека.

Псевдокод DDPG (https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf)

Я обсудил некоторые базовые концепции Q-обучения, SARSA, DQN и DDPG. В следующей статье я продолжу обсуждать другие современные алгоритмы обучения с подкреплением, включая NAF, A3C и т. Д.В конце я кратко сравним каждый из рассмотренных мной алгоритмов. Если у вас возникнут какие-либо проблемы или вопросы относительно этой статьи, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже или подписываться на меня в твиттере.

.

Смотрите также