學演算法的動作

Ⅰ 動作分析演算法有什麼

在市面上，vioovi的ECRS工時分析軟體是比較好的，很多各大中型企業都會使用，運用的是ECRS分析法，是工業工程學中程序分析的四大原則，用於對生產工序進行優化，以減少不必要的工序，達到更高的生產效率，這還是一個綜合性軟體，包括：IE軟體、IE改善軟體、工業工程軟體、作業改善/業務改善軟體、標准工時計算軟體等全部功能，是真的非常好用。

Ⅱ 機器學習演算法和深度學習的區別

一、指代不同

1、機器學習演算法：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。

2、深度學習：是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標人工智慧。

二、學習過程不同

1、機器學習演算法：學習系統的基本結構。環境向系統的學習部分提供某些信息，學習部分利用這些信息修改知識庫，以增進系統執行部分完成任務的效能，執行部分根據知識庫完成任務，同時把獲得的信息反饋給學習部分。

2、深度學習：通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸人層和輸出層，通過網路的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。

三、應用不同

1、機器學習演算法：：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。

2、深度學習：計算機視覺、語音識別、自然語言處理等其他領域。

Ⅲ 演算法的要素是什麼演算法的特徵是什麼

一、演算法的要素包括：

1、數據對象的操作和操作：計算機可以執行的基本操作以指令的形式描述。

2、演算法的控制結構：演算法的功能結構不僅取決於所選的操作，還取決於操作之間的執行順序。

二、演算法的特徵如下：

1、有窮性：演算法的有窮性意味著演算法在執行有限的步驟之後必須能夠終止。

2、確切性：演算法的每一步都必須確切定義。

3、輸入項：一個演算法有0個或多個輸入來描述操作對象的初始條件。所謂的零輸入是指由演算法本身決定的初始條件。

4、輸出項：一個演算法有一個或多個輸出來反映處理輸入數據的結果。沒有輸出的演算法毫無意義。

5、可行性：演算法中執行的任何計算步驟都可以分解為基本的可執行操作步驟，即每個計算步驟都可以在有限的時間內完成。

(3)學演算法的動作擴展閱讀：

演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。

描述演算法的方法有多種，常用的有自然語言、結構化流程圖、偽代碼和PAD圖等，其中最普遍的是流程圖。

隨著計算機的發展，演算法在計算機方面已有廣泛的發展及應用，如用隨機森林演算法，來進行頭部姿勢的估計，用遺傳演算法來解決彈葯裝載問題，信息加密演算法在網路傳輸中的應用，並行演算法在數據挖掘中的應用等。

Ⅳ 怎樣學習計算機的演算法

演算法是計算機中比較深層次的理論，學習演算法不但要有編程語言的基礎，最重要的還要有深厚的數學功底，如果數學不行，將影響你的演算法研究。學習演算法，先從數據結構開始吧

Ⅳ 計算方法怎麼學

結合自己學習演算法時的一些經歷來說，下面一句話要始終記得：

自己之前也是個技術渣，但好在是一直沒放棄學習，一方面堅持看書聽課學習理論，另一方面自己動手去寫、去實踐，積累了很多方法和心得，簡單地說就是一定要做到看書、聽課、做題相結合，缺一不可。

Ⅵ 各種RL演算法

在現代RL空間中繪制精確的，無所不包的演算法分類法真的很難，因為演算法的模塊性沒有用樹結構很好地表示。此外，為了使某些東西適合頁面並且在介紹文章中可以合理地消化，我們必須省略相當多的更高級的材料（探索，轉移學習，元學習等）。也就是說，我們的目標是：

1. 強調深度RL演算法中最基本的設計選擇，包括學習內容和學習方法，

2. 揭示這些選擇中的權衡，

3. 並針對這些選擇將一些突出的現代演算法放入上下文中。

RL演算法中最重要的分支點之一是 agent是否可以獲得（或學習）環境模型的問題 。我們提到的環境模型，我們指的是一種預測狀態轉換和獎勵的函數。

擁有模型的主要好處是， 它允許agent 通過提前思考，查看一系列可能的選擇會發生什麼，以及明確決定其選項 來進行規劃 。然後， agent 可以將結果從提前計劃中提取到學習策略中。這種方法的一個特別著名的例子是 AlphaZero 。當這種方法有效時，與沒有模型的方法相比，它可以顯著提高樣本效率。

主要缺點是 agent通常無法獲得環境的真實模型。 如果 agent 想要在這種情況下使用模型，它必須純粹從經驗中學習模型，這會產生一些挑戰。最大的挑戰是模型中的偏差可以被 agent 利用，從而導致 agent 在學習模型方面表現良好，但在真實環境中表現得次優（或非常可怕）。模型學習從根本上來說很難，所以即使是非常努力——願意花費大量時間並對其進行計算——也無法獲得回報。

使用模型的演算法稱為 基於模型 的方法，而不使用模型的演算法稱為 無模型 。雖然無模型方法放棄了使用模型的樣本效率帶來的潛在增益，但它們往往更容易實現和調整。截至撰寫本簡介（2018年9月）時，無模型方法比基於模型的方法更受歡迎，並且得到了更廣泛的開發和測試。

RL演算法中的另一個關鍵分支點是 要學習什麼 的問題 。 通常可能的名單包括

1. 策略，無論是隨機的還是確定的，

2. 動作值函數（Q函數），

3. 值函數，

4. 和/或環境模型。

使用無模型RL表示和訓練agent有兩種主要方法：

Policy Optimization - 策略優化.  此系列中的方法將策略明確表示為 。它們直接通過性能指標 上的梯度上升來優化參數 ，或者通過最大化 的局部近似來間接地優化參數 。此優化幾乎總是以 on-policy 的方式運行，這意味著每個更新僅使用根據最新版本的策略執行時收集的數據。

策略優化通常還涉及學習on-policy值函數 的近似值 ，用於確定如何更新策略。策略優化方法的幾個例子是：

1.  A2C / A3C ，執行梯度上升以直接最大化性能，

2. 和 PPO ，其更新間接地最大化性能，通過最大化替代 目標函數 ，該函數給出保守估計 將由於更新而改變多少。

Q-Learning.  該系列中的方法學習最優動作值函數 的近似值 。通常，它們使用基於Bellman方程的目標函數。此優化幾乎總是以 off-policy 的方式運行，這意味著每次更新都可以使用在訓練期間的任何時間點收集的數據，無論agent在獲取數據時如何選擇探索環境。通過 和 之間的連接獲得相應的策略：Q-learning agent所採取的動作由下式給出：

                                                 

Q-learning方法的例子包括

1.  DQN ，一個大規模推出DRL領域的經典之作，

2. 和 C51 ，一種學習回報分布的變體，其期望值為 。

Trade-offs Between Policy Optimization and Q-Learning.

策略優化方法的主要優勢在於它們是原則性的，在這種意義上，你可以直接針對你想要的東西進行優化。這往往使它們穩定可靠。

相比之下，Q-learning方法僅通過訓練 來滿足自洽方程，間接優化agent性能。這種學習有很多失敗模式，因此往往不太穩定  [1] 。但是，Q-learning方法的優勢在於它們在工作時具有更高的樣本效率，因為它們可以比策略優化技術更有效地重用數據。

Interpolating Between Policy Optimization and Q-Learning.

政策優化和Q學習並不矛盾（在某些情況下，事實證明，他們是 等價的 ），並且存在一系列存在於兩個極端之間的演算法。處在這一范圍內的演算法能夠在任何一方的優勢和劣勢之間進行謹慎的權衡。 例子包括

1.  DDPG 一種同時學習確定性策略和Q函數的演算法，通過使用它們當中每一個來改進另一個，

2. 和 SAC ，一種使用隨機策略，熵正則化和一些其他技巧來穩定學習並在標准基準上得分高於DDPG的變體。

[1]  For more information about how and why Q-learning methods can fail, see 1) this classic paper by  Tsitsiklis and van Roy , 2) the (much more recent)  review by Szepesvari  (in section 4.3.2), and 3) chapter 11 of  Sutton and Barto , especially section 11.3 (on 「the deadly triad」 of function approximation, bootstrapping, and off-policy data, together causing instability in value-learning algorithms).

與無模型RL不同，基於模型的RL不存在少量易於定義的方法集群：使用模型有許多正交方法。我們舉幾個例子，但這個清單遠非詳盡無遺。 在每種情況下，可以給出或學習模型。

背景：純粹的規劃.  最基本的方法從未明確地表示策略，而是使用純 模型 技術（如 模型預測控制 （MPC））來選擇操作。在MPC中，每次agent觀察環境時，它都會計算一個相對於模型最優的 規劃 ，其中 規劃 描述了在當前之後的某個固定時間窗口內採取的所有動作。 （ 規劃 演算法可以通過使用學習值函數來考慮超出視野的未來獎勵。）然後，代理執行 規劃 的第一個動作，並立即丟棄其餘部分。它每次准備與環境交互時計算新 規劃 ，以避免使用 規劃 范圍短於預期的 規劃 中的動作。

    MBMF 的工作探討了MPC與深度RL的一些標准基準任務的學習環境模型。

專家迭代.  純粹 規劃 的直接後續涉及使用和學習策略 的明確表示。agent在模型中使用規劃演算法（如蒙特卡羅樹搜索），通過從當前策略中抽樣為該規劃生成候選動作。規劃演算法產生的動作優於單獨的策略產生的動作，因此它是相對於策略的「專家」。之後更新策略以生成更類似於規劃演算法輸出的動作。

 該  ExIt 演算法使用這種方法來訓練深層神經網路玩Hex。

  AlphaZero  是這種方法的另一個例子。

無模型方法的數據增強.  使用無模型RL演算法來訓練策略或Q函數，但是要麼1）在更新agent時增加虛構的實際經驗，要麼2） 僅 使用虛擬經驗來更新agent。

 請參閱 MBVE ，了解增加虛構實際體驗的示例。

 請參閱 世界模型 ，了解使用純粹的虛擬經驗訓練agent的例子，他們稱之為「在夢中訓練」。

將規劃循環嵌入到策略中。 另一種方法是將規劃程序直接嵌入到作為子程序的策略中——以便完整規劃成為策略的輔助信息 ——同時使用任何標準的無模型演算法訓練策略的輸出。關鍵概念是，在此框架中，策略可以學習如何以及何時使用規劃。這使得模型偏差不再成為問題，因為如果模型在某些狀態下不適合規劃，則策略可以簡單地學會忽略它。

 有關具有這種想像力的agent的例子，請參閱 I2A 。

[2].  A2C / A3C  (Asynchronous Advantage Actor-Critic): Mnih et al, 2016

[3].  PPO  (Proximal Policy Optimization): Schulman et al, 2017

[4].  TRPO  (Trust Region Policy Optimization): Schulman et al, 2015

[5].  DDPG  (Deep Deterministic Policy Gradient): Lillicrap et al, 2015

[6].  TD3  (Twin Delayed DDPG): Fujimoto et al, 2018

[7].  SAC  (Soft Actor-Critic): Haarnoja et al, 2018

[8].  DQN  (Deep Q-Networks): Mnih et al, 2013

[9].  C51  (Categorical 51-Atom DQN): Bellemare et al, 2017

[10].  QR-DQN  (Quantile Regression DQN): Dabney et al, 2017

[11].  HER  (Hindsight Experience Replay): Andrychowicz et al, 2017

[12].  World Models : Ha and Schmidhuber, 2018

[13].  I2A  (Imagination-Augmented Agents): Weber et al, 2017

[14].  MBMF  (Model-Based RL with Model-Free Fine-Tuning): Nagabandi et al, 2017

[15].  MBVE  (Model-Based Value Expansion): Feinberg et al, 2018

[16].  AlphaZero : Silver et al, 2017

Ⅶ 演算法該怎麼學感覺好難

很多人都會說"學一樣東西難",一開始我也覺得很大程度是因為每個人的智力水平等等不可改變的因素. 但是後來我發現,有一個東西也很能決定一個人是否會覺得一樣東西難學,那就是理解方式.

一件事物通過不同的途徑讓一個人理解效果差異是很大的.就比如說數學裡面教你一個圓,有的人看到一個圓就能很快明白什麼是圓,有的人卻非得看到x^2+y^2 = r^2這種式子才有感覺,甚至有的人需要"到定點距離為定長的點集"這種描述才能理解. 那這個不一定是說誰的智力水平更高,而是因為他們對不同形式事物的敏感程度不同.

回到演算法上來.演算法本質是一種數學.他是抽象的操作集合.(看這么說你可能會覺得不知所雲,但是如果我說他只是一種解決問題的辦法可能就好理解). 所以很多書,論文,或者很多老師教的都是一種數學描述的演算法,這樣子的演算法就我個人而言相當難理解,看了就想到代數高數什麼的.. 但是如果找一個圖文並茂的解釋,或者找個人一步一步把一個演算法給你我比劃一下,我立刻就能理解. 說白了,就是你一定要找很多很多不同的角度來嘗試接受一種東西,你一定可以找到一種你相當敏感的角度,用這個角度學習你就會游刃有餘. 智力因素並沒有太大影響的.

具體點說,你可以試試這幾種不同的角度.

1. 直接看數學形式的演算法.我個人最無法接受的形式,但是有人很喜歡..例子就是演算法導論上面那種描述.

2. 聽一般語言描述,最理想是找一個明白的人,給你用通俗語言講講原理.這個不錯,很多我是這么理解的

3. 圖形理解,叫理解的人給你畫插圖,分布圖,結構圖等等,來分解一個演算法,找到他的思路.說到圖,有一個人的博客這方面做得很好:matrix67.

4. 程序理解.找到一種演算法的實現程序,對著程序理解,可以嘗試分布運行,觀察一下變數的變化,這樣來理解演算法.

5. 實在太難的演算法,可以邊寫邊改來理解.當時我學習插頭dp的時候就是這樣,不論怎麼總是一知半解,最後硬著頭皮寫了一遍,改了很久,但是改過了的時候,也就真的明白了是怎麼回事了.

也許還有別的什麼辦法,因為人對事物的接受角度實在是太多了.多想想你平時學習什麼比較容易,找出你最敏感的理解方式就行了.

有感而發說的一些東西,不一定都是正確的,只供參考,歡迎指正.

Ⅷ 初學者如何學演算法

先看看兩本書，一本數據結構，一本離散數學。。。看完以後你就會。。。。

Ⅸ 演算法的概念

演算法（Algorithm）是解題的步驟，可以把演算法定義成解一確定類問題的任意一種特殊的方法。在計算機科學中，演算法要用計算機演算法語言描述，演算法代表用計算機解一類問題的精確、有效的方法。演算法+數據結構=程序，求解一個給定的可計算或可解的問題，不同的人可以編寫出不同的程序，來解決同一個問題，這里存在兩個問題：一是與計算方法密切相關的演算法問題；二是程序設計的技術問題。演算法和程序之間存在密切的關系。
演算法是一組有窮的規則，它們規定了解決某一特定類型問題的一系列運算，是對解題方案的准確與完整的描述。制定一個演算法，一般要經過設計、確認、分析、編碼、測試、調試、計時等階段。
對演算法的學習包括五個方面的內容：① 設計演算法。演算法設計工作是不可能完全自動化的，應學習了解已經被實踐證明是有用的一些基本的演算法設計方法，這些基本的設計方法不僅適用於計算機科學，而且適用於電氣工程、運籌學等領域；② 表示演算法。描述演算法的方法有多種形式，例如自然語言和演算法語言，各自有適用的環境和特點；③確認演算法。演算法確認的目的是使人們確信這一演算法能夠正確無誤地工作，即該演算法具有可計算性。正確的演算法用計算機演算法語言描述，構成計算機程序，計算機程序在計算機上運行，得到演算法運算的結果；④ 分析演算法。演算法分析是對一個演算法需要多少計算時間和存儲空間作定量的分析。分析演算法可以預測這一演算法適合在什麼樣的環境中有效地運行，對解決同一問題的不同演算法的有效性作出比較；⑤ 驗證演算法。用計算機語言描述的演算法是否可計算、有效合理，須對程序進行測試，測試程序的工作由調試和作時空分布圖組成。

Ⅹ 演算法到底應該怎麼學

刷與不刷ACM ICPC的人在演算法能力上會有巨大差距。
如果真想深入掌握各種演算法，還是先刷題吧。刷到一定境界再去看更高級的演算法書。
不得不承認現實生活中，一般碼農工作對演算法能力要求太低了，這一度讓人們（包括我）認為演算法似乎不那麼重要。其實學習演算法所鍛煉出來的對各種問題敏感的反應和融會貫通能力還是非常重要的。
編程嘛，就是操作數據輸出結果
演算法和數據結構是配套的，你應該掌握的主要內容應該是：
這個問題用什麼演算法和數據結構能更快解決
這就要求你對常見的結構和演算法了熟於心，你不一定要敲代碼，用紙手寫流程是更快的方式。
對你不懂的數據結構，你要去搜它主要拿來幹嘛的，使用場景是什麼。
細節出錯是你對編程語言不熟悉才會導致的問題，跟你懂不懂演算法沒關系，這個你應該多寫寫練手小程序，背代碼是很愚蠢的行為。
其實我覺得你這么迷茫不如實現一下stl的函數好了
我的經驗就是去模擬（當然模擬只限於基礎的演算法)。甚至是手動模擬，比如我之前學深搜，學遞歸，代碼很簡單，但是因為涉及到棧，而你的大腦短時間內存儲的棧深度只有幾層（臨時變數越多你大腦能模擬的棧深度就越少），實際上你沒辦法用大腦去想。比如學習圖的深搜，一開始我是不理解的，對遞歸沒辦法理解。後來我就在紙上模擬出來，建立好鄰接表以後，按照代碼步驟一步步紙筆來模擬，慢慢就知道了代碼的工作過程。你學習快排也是，當然你背代碼也能寫出來，但是可能不理解，很快就忘了。《演算法導論》書上就有比較細致的執行過程，你手動模擬下partition和quicksort的過程，一開始就用很簡單的用例，把整個過程都手動執行一遍，慢慢就了解了。很多演算法都有一個循環不變式，你代碼如果邏輯正確並且能夠維持循環不變式，一般寫出來就是正確的。
建議找本《演算法》或者《演算法導論》這些教材，每學習一個演算法就先大致瀏覽下， 然後細致分析每一步代碼的執行過程（紙筆模擬或者代碼單步調試），當確認你真正明白之後，嘗試不看代碼就靠對演算法過程的了解和正確的邏輯去自己實現。
當然，我不認為你寫出很多演算法就是高手了，現在大部分高級語言不需要你重復造輪子，你造出來的質量也遠遜於庫中那些高手的代碼，可以去學習他們代碼的實現，比如看看stl源碼。真正工程用到的代碼與一般演算法實現還是有很多改進的。
最重要的不是你會寫這些演算法了，而是學會了很多思想。比如二分的思想，遞歸的思想，分治的思想，動態規劃，貪心等，以及現實中很多數據結構的抽象等。難的不是學會了演算法，而是如何運用這些演算法思想去解決問題。