NEAT算法是相对提出较早的算法，在2013年大名鼎鼎的DeepMind提出了一种深度增强学习的算法，该算法主要结合的CNN和Q-Learning两种算法，本质利用遗传算法创建神经网络 1、RL:增强学习 奖赏假设 ： 任务的目标可以等价的表示为在某个奖赏函数上的累积最大化 马尔可夫性：当一个随机过 ...
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2018-09-30 18:16:12
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中医辨证治疗共济失调，除了共济失调的症状之外，尚需通过其它伴发症状及舌、脉的表现来分析。一般认为，肾为先天之本，肾主骨，生髓通于脑。脑部的病变多与肾有关。尤其是遗传性共济失调，因其与父母的遗传有关，故大多数的中医学家都认为与肾关系密切。 确实，有部分患者在疾病的过程中表现出“肾”方面的症状。主要是肾 ...
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2018-09-30 18:14:34
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随着生活水平的提高，越来越多疾病困扰着大家，共济失调也是其中一种。专家介绍，不同时期的遗传性共济失调患者的病情，护理方式也是不一样的。生活中遗传性共济失调患者的饮食要做到科学、合理，才能对病情有帮助。 共济失调患者的饮食 1、鱼类。鱼肉脂肪中含有ω-3脂肪酸，有助于健脑。吃鱼还有助于加强神经细胞的活 ...
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2018-09-30 18:11:19
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很忐忑第一次 如果尝试可以上瘾的话，我愿意长醉不复醒。如果努力可以遗传的话，我情愿效仿百步飞剑..... 就这样吧！开始第一次吧！ 笔者：随记 2018年9月22日 ...
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2018-09-22 19:41:42
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轮盘赌选择，（也称为适应度比例选择）使用轮盘赌为类比，从种群中选择个体的方法。这种想法是根据个体在种群中的个体适应度值，将他们放置在一个假想的空间轮盘上。个体的适应度越高，在轮盘上占据的空间就越多，就越容易被选上； 简单实现代码如下： ...
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2018-09-11 01:06:29
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遗传算法优化函数y=10*sin(5*x)+7*abs(x-5)+10,这个函数图像为： 下面看代码： （1）首先看主函数 （2）下面看二进制种群生成的方法 （3）下面看如何把二进制返回对应的十进制 （4）下面看计算适应度函数： （5）如何选择新的个体 上面所有个体的函数值都计算出来了，存在objv ...
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2018-09-02 17:10:50
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#Iterator一个对象，代表了遗传数据流，使用__next__()方法或内置函数next()#返回连续的对象，没有数据返回时，抛出StopIteration异常#iterable一个对象，能每次返回数据组中的一个成员for循环中每次返回一个值或#内置函数iter()传入参数返回iterator对象#generator使用了yield或者生成器表达式，申城iterator对象用一种方便的#方法实
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2018-08-31 23:24:29
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在一本奇书[1]上看到旅行商问题 (TSP) 的一个纪录居然是由遗传算法 (GA) 得到的：永田裕一(2006) [2]的 EAX-GA 解出了十万个节点的TSP已知最好的路线。这与一般认为 GA 在复杂的大型实际问题中的效果仅仅是“聊胜于无”大相径庭，永田的GA是到底是怎么摘下王者桂冠的呢？ 文章 ...
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2018-08-30 12:26:45
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遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。 例：求下述二元函数的最大值： (1) 个体编码 遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量 x1, x2 编码为一种符号串。本题中，用无符号二进制整数来表示。因 x1, x2 ...
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2018-08-29 14:19:46
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一、继承 1、什么是继承？ 继承是一种新建类的方式，在python中支持一个儿子继承多个爹 新建的类称为子类或派生类 父类又可以称为基类或超类 子类会‘’遗传‘’父类的属性 2、为什么要继承？ 减少代码冗余 3、怎么用继承？ 在python2中有经典类与新式类之分 在python3中全部为新式类 二 ...
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2018-08-28 00:45:33
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