司机批评家 OpenAI Gym的CarRacing-v0环境解决方案。它使用DDPG算法（深度确定性策略梯度）。 快速开始 依存关系： 健身房0.18.0 Tensorflow 2.4.0 Matplotlib 3.3.4 当前版本的CarRacing-v0存在内存错误。为了解决这个问题，我们需要从Gym GitHub手动下载最新的“ car_racing.py”脚本。 正在运行的应用程序： 执行“ main_loop.py”以训练新模型。按空格键观看进度 可以通过运行“ evaluate_loop.py”来检查最佳解决方案。 解决方案 DDPG由4个网络组成： 演员-玩游戏 评论家-评估演员 目标演员和目标评论家-产生学习目标值 参考： : 它旨在创建一个基类，它将成为每个连续动作任务的基础。通过继承基类，可以轻松实现更复杂的解决方案。 CarRacing-v0是一种计算机视

本算法是基于遗传算法实现分子团簇的最优结构，对每代染色体用共轭梯度算法优化，通过选择、杂交、变异，有限次迭代后找到一个分子团簇的最优结构。本算法使用水分子作为例子的。

该文件内容为共轭梯度算法的并行实现方式，主要包括在mpi下的实现，openmp下的实现以及基于cuda的gpu实现。 文件中的readme.txt是对代码的编译和运行以及参数的的说明。 串行代码参见https://blog.csdn.net/aiwodaqinshi/article/details/92835333

利用了共轭梯度这一算法的电阻率进行了三维有限单元法正演

采用自然梯度算法处理典型的盲信号分离问题。

基于自然梯度的盲信号分离算法，matlab直接可以运行

基于自然梯度算法，对盲信号分离进行了仿真。程序中采用了变步长的方法。 基于自然梯度算法，对盲信号分离进行了仿真。程序中采用了变步长的方法。

DDPG_TF2 很难在TF2中找到简单整洁的DDPG实现，因此我做了一个。 DDPG DDPG是一种无模型的非策略算法，可在连续动作空间中学习Q函数和策略。 它受Deep Q Learning的启发，可以看作是连续acion空间上的DQN。 它利用政策外数据和Bellman方程来学习Q函数，然后使用Q函数来推导和学习政策。 在DDPG的此实现中，一开始执行n次纯探索（由rand_steps参数指定）。 通过在整个范围内均匀分布来选择动作。 主要特点： 随机（深度）模型估计可提供连续（无限）的动作空间。 使用噪声过程（例如， Ornstein–Uhlenbeck过程）进行动作空间探索。 使用经验重播可以稳定地学习以前的经验。 演员和评论家结构 在演员和评论家网络中使用目标模型（通过Polyak平均进行权重转移）。 使用Bellman方程描述每对<状态，动作>的最佳q值函数。

解线性方程组的共轭梯度算法的MATLAB程序

用可变步长的自然梯度算法解决盲信源分离问题。