【Hierarchical RL】动态分层强化学习（DHRL）算法代码 动态分层强化学习，Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning (DHRL) 是一种自适应分层强化学习算法，其目标是根据任务和环境的复杂性动态地构建、修改和利用分层策略。DHRL 不仅仅是预定义层次结构的简单执行，而是允许代理在学习过程中根据需要动态生成和调整分层策略，从而实现更好的任务分解和高效学习。 DHRL 扩展了传统的分层强化学习（HRL），通过动态调整层次和策略，使其适应环境中的变化和不确定性。这种方法能够处理复杂任务，特别是那些需要灵活调整策略或面临多种不同子任务的情景。

让我们从具有Amazon产品评论的数据集开始，构建结构化的类：6个“级别1”类，64个“级别2”类和510个“级别3”类。探索用于分层文本分类的各种方法。 train_40k.csv unlabeled_150k.csv val_10k.csv

当提供不适当的参数或将其应用于由具有不同形状，大小和密度的聚类组成的数据集时，大多数聚类算法将变得无效。 为了缓解这些不足，我们提出了一种新颖的拆分合并层次聚类方法，其中采用最小生成树（MST）和基于MST的图来指导拆分和合并过程。 在分割过程中，选择基于MST的图中具有高度的顶点作为初始原型，并使用K均值来分割数据集。 在合并过程中，将对子组对进行过滤，并且仅考虑相邻对。 所提出的方法除了簇数以外不需要任何参数。 实验结果证明了其在合成和真实数据集上的有效性。

HiAGM：层次结构文本分类的层次结构感知全局模型 该存储库实现了层次结构感知的结构编码器，用于标签空间和文本特征之间的相互交互。 这项工作已被接受为ACL 2020中的长篇论文《的》。该存储库中提出了NYTimes（《纽约时报》）和WoS（Web of Science）的数据集拆分。 层次感知全局模型 具有层次结构意识的全局模型利用预先定义的层次结构的先验知识改进了常规文本分类模型。 项目文件夹由以下部分组成： config：配置文件（json格式） 数据：数据目录，可以在配置文件中更改（带有示例数据） data_modules：数据集/ DataLoader /整理器/ Vocab 助手：配置/ Hierarchy_Statistic /记录器/实用工具 模型：StructureModel / EmbeddingLayer / TextEncoder / TextPropaga

层次分析matlab代码基于分层分割的协同显着检测 1此代码适用于论文：** [1] Z. Liu，W。Zou，L。Li，L。Shen和O. Le Meur，“基于分层分段的共显着性检测”，IEEE信号处理。 Lett。，第一卷21号1，第88-92页，2014年1月。只能用于非商业目的。 如果您使用我们的代码，请引用论文[1]。 2此代码需要[2] P. Arbelaez，M。Maire，C。Fowlkes，J。Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE模式分析和机器智能交易，第1卷。 33，不。 ，第5卷，第898-916页，2011年5月。[2]的源代码包含在“ lib”文件夹中，也可以从以下位置下载 3运行代码我们已经在ubuntu 12.04下测试了此代码。 在MATLAB中运行Demo.m，您将看到一个示例。

朝阳图 用于表示层次结构数据的交互式森伯斯特图，其中树的每个数据节点由多层环中的环形段表示。 单击圆弧可将视图聚焦在关联的子树上，从而可以逐步浏览数据。 单击图表中心将缩小一级，而单击画布会将缩放级别重置为根视图。 该图表还通过将每个节点的圆弧动画化到其新位置来响应数据更改。 默认情况下，圆弧区域与其数据值成线性比例，从而导致外层厚度以二次方的方式减小。 但是，可以使用radiusScaleExponent方法自定义。 为了提高性能，将小于给定阈值（ minSliceAngle ）的弧从DOM中排除，从而允许在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构，请参见。

A Hierarchical Buffer Management Approach to Rate Adaptation for 360-Degree Video Streaming& Fixation Prediction for 360° Video Streaming in Head-Mounted Virtual Reality

冰柱图 冰柱图也称为分区图或火焰图，它可视化分层数据结构，其中树的节点由根据其深度逐渐布置的相邻矩形表示。 节点级别的轴向支持四种定向模式：自上而下，自下而上，从左至右和从右至左。 通过鼠标滚轮事件或单击节点，可以在节点跨轴方向上进行缩放交互，从而可以逐步浏览数据。 单击节点可缩放视图，以便该节点占用可用的全部宽度。 单击图表的背景可将缩放重置为其初始位置。 该图表还通过将每个节点的尺寸动画化到其新位置来响应数据更改。 为了提高性能，将宽度小于给定阈值（ minSegmentWidth ）的节点从DOM中排除，从而可以在保持平滑交互的同时表示大型数据集。 有关随机生成的大型数据结构，请参见。 又见，和图表。 快速开始 import Icicle from 'icicle-chart'; 或者 const Icicle = require('icicle-chart'); 甚至 <

Hierarchical Clustering所需的数据文件

它使用高优先级和低优先级的 QPSK 分层调制 16 QAM。 误码率也是在解调之后计算出来的。