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价值函数与权重函数
强化学习
价值函数和
q函数的区别
答:
v: 在某状态s_0,采取某策略(如最优策略pi*)所带来的累积奖赏;q: 在某状态s_0,先执行某动作a_0后,再采取某策略(最优策略pi*),所带来的累积奖赏。比如现在在吸收态或最终态的前一步(或前一个状态),每走一步的r是-1,假设采取最优策略pi*那么该状态的v_pi*(s)=-1;假设现在...
机器学习中的目标
函数
,损失函数,代价函数有什么区别
答:
4、损失函数(LossFunction):是定义在单个样本上的,是指一个样本的误差。代价函数(CostFunction):是定义在整个训练集上的,是所有样本误差的平均,也就是所有损失函数值的平均。5、
价值函数与
目标函数的区别是目标函数比价值函数范围广。目标函数最大化或者最小化,而价值函数是最小化。6、预测函数...
《决策与判断》:决策模型
答:
由于损失的
价值函数
比收益的价值函数更为陡峭,所以损失比收益显得更加“突出”一些。损失规避带来的另一个结果就是所谓的“禀赋效应”。 禀赋效应指某物成为某个人的禀赋的一部分时,它的价值便增加了。前景理论假定,决策
权重
倾向于过于看重小概率事件而看轻中高概率事件。3)确定效应 确定效应指某个...
累积前景理论的实践与应用
答:
使用CE范式对美国被试进行研究,得出如下几点结论:(1)人们的风险态度呈四分模式;(2)概率中大时,得时的风险回避比失时的风险寻求更明显;(3)
价值函数
的指数、
权重函数
的指数都小于1。
损失
函数
加入
权重
的作用
答:
计算神经网络每次迭代的前向计算结果与真实值的差距。根据查询损失
函数
加入
权重
相关信息资料得知,作用是计算神经网络每次迭代的前向计算结果与真实值的差距。损失函数是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数。
stata如何拟合
函数
答:
此时就实现了局部的含义 在该方法中,首先需要计算样本的
权重
,通常使用如下公式来计算权重 该
函数
称之为高斯核函数,注意这里的竖线是向量表示法,表示范数,即两个向量的欧式距离。在该核函数中,包含了一个超参数k, 称为波长参数,这个参数的取值范围为0-1,是需要我们自己调整和设定的。依次遍历每...
期权微笑/波动率微笑(volatility
答:
现实世界中,期权处于深度实值和深度虚值的概率较低,根据前景理论中的决策
权重函数
的特点可知,投资者往往高估小概率事件,对小概率事件赋予过高的决策权重。另外,前景理论中期望的价值是由“
价值函数
”和“决策权重”共同决定的。因此,当投资者对期权深度实值和深度虚值的情况赋予过高的权重时,会导致其...
精度评定的权
函数
式
和
fi系数是什么
答:
fi系数的计算过程可以分为三个步骤:1.计算实际精度:首先,需要计算出系统的实际精度,这可以通过实验测量或者模拟计算来完成。2.计算理想精度:然后,需要计算出理想精度,这可以通过理论计算或者实验测量来完成。3.计算fi系数:最后,根据实际精度和理想精度的差异,计算出fi系数。因此,权
函数
式和fi系数...
多目标决策方法
答:
同理,不断改变k,可求得相应的权衡和代用
价值函数
,即能求出(p-1)个代用价值函数,相应可找出(p-1)个权衡解。此时成为求解下列单目标的约束最优化问题:华北煤田排水供水环保结合优化管理 它的最优解就是原多目标规划问题的最佳权衡解。代用价值权衡法适用于求解目标值较多的多目标规划,采用对...
如图,对一个函数求积分时d后面有一个
权重函数
,这种积分应该怎么求...
答:
不定积分 利用dω(t)=ω'(t)dt转为一般不定积分或者直接进行分部积分
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