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。

通过求高斯梯度的方法进行亚像素级别的图像边缘提取，效果不错，附有运行结果图。

本文考虑了一类观测器规范状态空间系统的参数估计问题。 借助移位运算符的属性，将空间状态模型转换为输入-输出表示形式。 然后，提出了一种时变的遗忘因子随机梯度与卡尔曼滤波算法相结合的方法。 所提出的算法基于交互式估计未知参数，以实现系统的所有参数识别。 数值例子验证了所提算法的有效性。

梯度带隙AlGaAs / GaAs导线光电阴极的光发射特性

梯度成分AlGaAs / GaAs纳米线光电探测器的光谱灵敏度

用于减少RCS的二维编码相位梯度超表面

基于透射相位梯度超表面的宽带频率扫描欺骗表面等离子极化平面天线

梯度稀疏性先验图像matting算法

相机多参数的随机并行梯度下降标定算法

3D渐变下降 学习目标 了解同时更改y截距和斜率变量时梯度下降的工作原理 了解偏导数的含义 了解取偏导数的规则 介绍 在上一节中，我们讨论了如何考虑沿3-d成本曲线移动。 我们知道，沿着上面的3-d成本曲线移动，意味着更改回归线的$ m $和$ b $变量，如下所示。 我们这样做的目的是使我们的生产线更好地匹配我们的数据。 回顾二维的梯度下降 在本课程中，我们将学习三个维度的梯度下降，但让我们首先记住当仅更改回归线的一个变量时它如何在两个维度上起作用。 在二维中，当仅更改一个变量$ m $或$ b $时，梯度下降意味着沿成本曲线前进或后退，并采用特定的步长。 为了确定是向前还是向后移动以及步长大小，我们假设站在此二维曲线（如下所示）上并感觉成本曲线的斜率来告诉我们如何移动。 朝一个方向迈进意味着我们的回归变量之一发生了变化。 因此，这是二维的下降。 什么是三维三维下降？ 3维梯度下降