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和声2 俄罗斯方块 带有深 Q 网络的俄罗斯方块。 在下面的 GIF 中，计算机设法清除了 1000 多行。 这个怎么运作 强化学习 用于确定在给定状态时应该采取什么行动来最大化奖励。 状态 我尝试了两种不同的状态类型以找到最合适的一种。 起初使用的是板的二维阵列，但结果证明这是不可行的，因为神经网络必须更加复杂才能开始检测任何模式。 最终，决定在潜在行动后使用基于董事会统计数据的状态。 将比较所有预测，但将使用具有最佳状态的动作。 之所以选择下面的一些统计数据是由于 Dellacherie 的算法。 名称 描述 Kong 一个完整单元格覆盖的空单元格数 着陆高度 添加最后一块的高度 侵蚀片细胞 （行已清除）×（从最后一块中删除的单元格） 行转换 水平单元格过渡次数 列转换 垂直单元格过渡的数量 累积井数 所有井的总和 颠簸 每列的高度差一共 总高度 每列的高度总和 行已清除 清除的行数 报酬 奖励基于原始的俄罗斯方块游戏，但也会在演员活着时给予奖励并在失败时获得奖励。 名称 报酬 活 +1 清除 1 行 +40 清除 2 行 +100 清除 3 行 +300 清除 4 行 +1200

基坑支护设计与计算的讲解，基坑类型的选择以及设计准则等相关基坑支护的内容。

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递归神经网络（RNNs）已广泛应用于处理序列数据。然而，由于众所周知的梯度消失和爆炸问题以及难以学习的长期模式，RNN通常很难训练。长短时记忆（LSTM）和门电流单元（GRU）是为了解决这些问题而发展起来的，但是双曲正切函数和S形函数的使用会导致梯度衰减。因此，构建一个高效可训练的深层网络是一个挑战。此外，RNN层中的所有神经元都纠缠在一起，它们的行为很难解释。为了解决这些问题，本文提出了一种新的神经网络，称为独立递归神经网络（IndRNN），其中同一层的神经元相互独立，跨层连接。我们已经证明，IndRNN可以很容易地调节，以防止梯度爆炸和消失问题，同时降低网络的长期依赖性。此外，DRNN可以处理非饱和激活函数，如relu（矩形线性单元），并且仍然能够进行稳健的训练。可以堆叠多个indrnn以构建比现有rnn更深的网络。实验结果表明，所提出的IndRNN能够处理很长的序列（超过5000个时间步），可以用于构建多个扩展网络（实验中使用的21层网络），并且仍然具有很强的训练能力。与传统的RNN和LSTM相比，RNN在各种任务上都取得了更好的性能。代码可在https://github.com/Sunnydreamrain/