
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
摘要本文旨在讲明:1)贝叶斯玩过2)条件概率的有效表示3)贝叶斯网络的精确推理4)贝叶斯网络的近似推理一、贝叶斯网络贝叶斯网络用于什么?贝叶斯网络用于表示变量之间的依赖关系。可以本质上表示任何完全联合概率分布,在许多情况下这种表示是简明扼要的。贝叶斯网络是什么?每个结点对应一个随机变量,这个变量可以是离散的或者连续的一组有向边或箭头连接结点对。如果有...
本文会讲明白1)Agent定义(及其理性);2)PEAS及环境特性;3)Agent程序的结构;4)Agent程序的部件如何运转。
摘要本文旨在讲明:1)不确定性2)概率3)概率推理4)独立性带来的简化5)贝叶斯规则一、不确定性信念状态表示和应急规划会面临什么问题?(这是一环扣一环哇,前后章节联系比较紧密,逻辑性比较强)1)当解释观察到的部分信息时,逻辑Agent必须考虑每一种逻辑上可能的解释。 这导致信念状态的表示无法忍受地庞大而复杂。2)一个处理所有可能意外情况的正确的应急规划必...
摘要本文旨在讲明:1)规划问题定义(PDDL)为一个搜索问题2)前向搜索,后向搜索,及搜索的启发式3)从规划图获得启发式及提取规则一、PDDL规划问题定义:Plainning domain definition language,简称PDDL第7章的混合命题逻辑Agent没有领域相关启发知识就能找到规划,因为其使用了基于问题的逻辑结构的领域无关启发知识。但是它依...
本文记录深度学习笔记第三节:深度学习的数学基础。
摘要本文旨在讲明:1)不确定性2)概率3)概率推理4)独立性带来的简化5)贝叶斯规则一、不确定性信念状态表示和应急规划会面临什么问题?(这是一环扣一环哇,前后章节联系比较紧密,逻辑性比较强)1)当解释观察到的部分信息时,逻辑Agent必须考虑每一种逻辑上可能的解释。 这导致信念状态的表示无法忍受地庞大而复杂。2)一个处理所有可能意外情况的正确的应急规划必...
之前都是在Eclipse或者IDEA上运行Java,后来发现VS Code貌似还挺挺不错的,而且支持很多语言的开发,所以这次把Java开发平台转移到VS Code。本文记录此间全过程。
这里系统讲述下Ubuntu Server和Desktop版本的区别,并探索二者是否可以同时安装。
如题,在使用Beamer的时候遇到了这样的错误,这里给出解决方案。
本文会讲明白1)Agent定义(及其理性);2)PEAS及环境特性;3)Agent程序的结构;4)Agent程序的部件如何运转。







