在强化学习中使用函数逼近时，如何选择动作?
这张幻灯片显示了Q(状态，动作)的方程em> 就一组权重和特征函数而言.我对如何编写特征函数感到困惑. 给定一个观察，我可以理解如何从观察中提取特征.但是根据观察，人们不知道对特征采取行动的结果是什么.那么如何编写一个将观察和动作映射到数值的函数呢? 在几张幻灯片后显示的 Pacman 示例中，人们知道，给定状态，动作的效果将是什么.但情况并非总是如此.例如，考虑车杆问题(在 Open
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这是一个熟悉SSE/AVX指令系列的用户以及熟悉其性能分析的用户所面临的一个问题.我看到了许多不同的实现和方法，范围从 SSE2较旧到较新的.网络充斥着这样的链接.但是就我个人而言，我在sse组装分析方面没有丰富的经验.有些人指出了微指令，缓存，这需要一些低级的知识.因此，我要求您提供一些提示和您的个人经历.如果您有时间展开一些比较，那么您将了解“什么是最快的"以及为什么选择了什么方法.实现可能不
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Taylor系列exp（-x）和exp（+ x）
我试图写一个程序，计算exp（-x）和exp（x）的泰勒级数高达200次迭代，对于大x。 （exp（x）= 1 + x + x ^ 2/2 + ...）。 我的程序非常简单， 。然而，它对于exp（-x）发散，但是对于exp（+ x）恰好收敛。这里是我的代码到目前为止： long double x = 100.0，sum = 1.0，last = for（int i =
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