function-approximation

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私は関数を近似するテンソルフローのロジスティック回帰モデルを構築しています。 Iがランダムに完全なデータセットからトレーニングおよびテストデータを選択すると、私はそうのような良好な結果を得る（青点を訓練され、赤いポイントをテストする、黒線は、予測された曲線である）：しかし、私は、空間的に別々の試験データを選択したときに、私はそうのような恐ろしい予測曲線を得る：なぜこれが起こっている私は理解して

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関数近似と最適化アルゴリズムの違いは？

私は、人工ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムについて学び始めました。それらの違いは、ANNが関数近似であり、GAが（SOによる）最適化アルゴリズムであることです。問題は、これらの定義の間にどこにどのように線を引くのかを100％確信していないことです。その違いが何を使用しているかを説明する簡単な方法があります。類推（私は10歳であると仮定します）？私が特に混乱しているのは、両方のタイプが同じ

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単純なsin（）関数を近似したラザニア

私は単純なsin関数を近似するために、lasagneとnolearn NeuralNet関数を試しています。結局のところ、ニューラルネットは普遍的な近似値であることが証明されているので、実験的にその事実を示すために単純な非線形関数でラザニアを試したかったのです。 net= NeuralNet( layers=[ ('input', layers.InputLayer), ('h

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線形関数近似によるQ学習

関数近似でQ-ラーニングアルゴリズムを使用する方法について、参考にしたいと思います。基本的なQ-ラーニングアルゴリズムについては、例を見つけました。私はそれを理解したと思います。関数近似を使用する場合、私は問題に陥る。誰かが、どのように動作するかの簡単な例を通して、私に説明を与えることができますか？私が知っている何：我々は機能やパラメータを使用してQ値のための行列を使用してのIstead。 f

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大きな状態の作用空間を持つ動的環境における強化学習

私は7種類のペナルティ値を持つ500 * 500グリッドを持っています。私は、アクションスペースに11のアクションが含まれているRLエージェントを作成する必要があります。（左、右、上、下、4つの対角線方向、スピードアップ、スピードダウン、通常速度）。どうすればこの問題を解決できますか？選択された '実行されたアクション'の確率は0.8です。それ以外の場合は、ランダムなアクションが選択されます。

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RのNewtonraphsonコードが異なる結果につながる

Birnbaum-Saunders distrからサンプルのパラメータを近似する必要があります。ここに私のコードは次のとおりです。 x =c(6.7508, 1.9345, 4.9612, 22.0232, 0.2665, 66.7933, 5.5582, 60.2324, 72.5214, 1.4188, 4.6318, 61.8093, 11.3845, 1.1587, 22.8475, 8.