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在一个典型的离散决策问题中,假设状态总数为 $ |\mathcal{S}| = N $,动作总数为 $ |\mathcal{A}| = M $,则Q表可视为一个 $ N \times M $ 的二维矩阵,每一行对应一个状态索引,每一列对应一个动作编号。例如,在4×4网格世界环境中,共有16个状态(编号0~15),每个状态下允许上下左右四个动作,则Q表大小为 $ 16 \times 4 $。这种结构
TransUNet模型是结合了Transformer和U-Net结构的新型语义分割网络。该模型起源于医学图像分析领域,旨在处理高分辨率图像中的细粒度信息。TransUNet的创新之处在于它引入了Transformer,这一架构在NLP领域取得了巨大成功,但首次被用于图像的分割任务,为深度学习模型开辟了新的研究方向。Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序,它允许用户创建和分享包含
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