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标量是什么意思在线播放_标量和矢量基本概念(2024年11月免费观看)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

标量是什么意思

具身智能面试：强化学习篇在具身智能机器人公司，强化学习无疑是一个热门话题。然而，拥有强化学习经验的人才大致可以分为两类：一类是那些上过相关课程，理论功底扎实，甚至做过理论研究，但可能没有接触过真实机器人的人；另一类是那些在四足或其他机器人上做过sim2real，深谙reward设计和参数选择的人。这两类人都是我们非常喜欢的，前者希望他们有很好的编程能力，后者则希望他们能深入理解算法本身。在面试中，我会问一些关于强化学习的问题，比如： 𐟤” 请你详细解释一下policy gradient，并说明为什么可以对一个标量的期望求导。我认为这是每个认真学过强化学习的人都会的。 𐟤蠥œ脄PG中，deterministic的含义是什么？TD3对DDPG有哪些改进，每一项改进的目的是什么？这里更偏重于概念理解。 𐟑€ 对于声称精通PPO的同学，我会问GAE是怎么计算的，它代表了什么？这个问题我很喜欢考，因为我想看看大家是不是只是git clone了代码。 𐟧 对于熟悉离线强化学习的同学，我会问能否讲讲IQL的原理？IQL非常神奇，还可以进一步追问CQL相关的问题。这些问题可以帮助我更好地了解应聘者的强化学习知识和技能。希望这些信息对大家有所帮助！

阿里巴巴决赛的优化题挑战最近，阿里巴巴的数学竞赛可是火得不行，尤其是应用与计算数学赛道的那道题，简直让人欲罢不能。我也试着挑战了一下，结果只做对了第一问。不过，这题目确实有意思，涉及到向量求导、矩阵范数和不等式放缩，真是让人头大。神经网络目标函数的有界性证明 𐟧 这道题的第一问是证明神经网络目标函数的有界性。主要用到的是向量求导和矩阵范数的知识。具体来说，就是通过对目标函数进行求导，然后利用矩阵范数的性质来证明其有界性。这个过程虽然看起来简单，但实际操作起来还是挺复杂的。梯度下降与随机梯度下降的稳定性分析 𐟓‰ 第二问则是关于梯度下降和随机梯度下降的稳定性分析。题目假设有一个输出标量的深度神经网络，输入是x，权重是w。然后，它给出了一个关于w的损失函数Ls(w)。接着，分别讨论了梯度下降和随机梯度下降在特定条件下的稳定性。梯度下降的局部稳定性 𐟓ˆ 对于梯度下降法，题目要求证明如果学习率的谱范数满足某个条件，那么梯度下降是局部稳定的。这意味着损失函数对所有w都是有界的。这个证明过程需要用到矩阵范数的性质和一些不等式放缩的技巧。随机梯度下降的稳定性 𐟎𒊊对于随机梯度下降法，题目要求证明如果损失函数的期望对所有w都有界，那么随机梯度下降也是稳定的。这里的不等式放缩和噪声项的处理是比较关键的。总结与感想 𐟓 这道题真的是让我大开眼界，不仅考察了数学的基本功，还涉及到了一些机器学习和优化算法的知识。虽然我只做对了第一问，但这个过程让我对神经网络的优化有了更深入的理解。希望以后还能有机会继续挑战这种有趣的问题！