non-deterministic

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    TensorFlowランダムシードを同じにしても、私のモデルが訓練されるたびに異なることに気付きました。 私はそれを検証: 初期化が決定的です。最初の更新前にウェイトは同じです。 入力は確定的です。事実、損失を含む様々な順方向計算は、最初のバッチについては全く同じです。 最初のバッチの勾配が異なります。具体的には、tf.gradients(loss, train_variables)の出力を比較し

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    エージェントが動作しなければならない環境を勉強するとき、私はそれが決定論であることを伝えなければなりません。次の状態が以前の状態の完全 予測可能与えられた知識とエージェントの アクション そうでなければ、それは非決定的だがある場合 環境が決定的です。 私の質問は次の状態が私が計算できる数の1つであることを知っていますが、私は正確にどのようなことを伝えることができませんか?それはまだ非決定論的ですか

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    この関数を呼び出すビューのインデックスを作成できるように、SQL Serverで確定的な関数を作成しようとしています。この関数は列名をとり、その月の終わりをdatetimeとして返します。たとえば、201701〜20170131です。 これを決定的な関数に変換するのを手伝ってもらえますか?このOBJECTPROPERTYクエリが0を返す CREATE FUNCTION dbo.ufnGetFisc

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    RNGがシードされていても、セットから疑似ランダム要素を選択しようとすると、非決定論的な動作が発生します。なぜこれが起こっているのですか、ほかのPythonデータ型も同様の動作をすると思いますか? 注:これはPython 2.7でのみテストしましたが、2つの異なるWindowsコンピュータで再現可能です。 類似した問題:Python random seed not working with Gen

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    (1 to 5).find(_ < 6)のような単純なfind()関数を実行すると、私はいつもSome(1)に戻ります。 ここで、(1 to 5)には述語を真にする4つの他の要素が含まれていますが、find()は確定的で、常に同じ結果を返します。_ < 6 私の質問は - find()は決して非決定的に行動できないのですか? collection.find(predicate)に連続して実行される

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    決定論的です。あなたはそれらを使用する場合、反射でそれを検出することは可能ですか?私たちはILコードを調べるべきですか? 私はプラグインシステムを作りたいと思いますが、実行されたコードが確定的であることを確認する必要があります。それに対処する方法の他のアイデア? ありがとうございました。

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    私はこのようなNFAがあります。 enter image description here をし、質問がある: は空のセットイプシロンあり、そして、このNFAの言語?

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    私は、Haskellでよく使われるCoqの非決定性(MonadPlusや一般的なリストよりもあまり知られていない)のあまり知られていないモナド符号化をモデル化しようとしました。例えば、リストのエンコーディングは、Coqの対応する定義が以下のようになるのに対して、リストのエンコーディングは、 data List m a = Nil | Cons (m a) (m (List m a)) のように

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    問題:開始状態Q0、と#記号で1平方以外は完全に空のテープを考えると、それに#や停止を見つけます。 非決定: このマシンには、左の検索または開始状態の右側するか選択し、次のシンボルは、それがままに#記号、されるまで、その方向にいっています。決定論 :? は、どのように私は決定論の形でこのマシンを複製するのですか?あなただけの上で実行していない...

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    glmerの機能がlme4から別のマシンで異なる結果を生ずる理由はありますか?マシン内のハードウェアは実質的に異なりますが、すべて同じOS、R、およびパッケージのバージョンを実行しています(これは実際には当てはまりません)。 この式には、グループ化された2項応答変数と22個の連続した固定効果があり、それらはすべて同じスケールであり、いくつかのランダムな効果があり、文字列であり、logitリンク機能