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关于 Monte Carlo 控制算法与随机游走的一些想法
从 Basic MC、Exploring Starts 与 ε-greedy 的差异出发,重新理解初始分布、探索机制、命中概率和自然起点。
Pyuyi's log
字句一行行亮起,回应它们的始终只有深夜。
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记录灵感、猜想,以及还没有完全想明白的研究念头。
从 Basic MC、Exploring Starts 与 ε-greedy 的差异出发,重新理解初始分布、探索机制、命中概率和自然起点。
把随机梯度轨迹投影为次序模式,探索 fence 偏序集、局部振荡、参数可识别性与真实神经网络之间的距离。
当模型开始动态规划和调用工具,Workflow 并没有消失,而是在 Harness 中变成可执行、可恢复、可验证的控制结构。
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整理学习过程中的读书笔记、方法理解与知识脉络。
Learning 分类还在慢慢整理,第一篇文章写好后会出现在这里。