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plot option. 이쁘게 그려보자. plot2-D line plotSyntaxplot(Y) plot(X1,Y1,...,Xn,Yn) plot(X1,Y1,LineSpec,...,Xn,Yn,LineSpec) plot(...,'PropertyName',PropertyValue,...) plot(axes_handle,...) h = plot(...) Descriptionplot(Y) plots the columns of Y versus the index of each value when Y is a real number. For complex Y,plot(Y) is equivalent to plot(real(Y),imag(Y)).plot(X1,Y1,...,Xn,Yn) plots each vector Yn versus vector Xn on the .. 더보기
Deep Learning Rocks. still 기사http://www.kurzweilai.net/how-bio-inspired-deep-learning-keeps-winning-competitionshttp://www.newyorker.com/online/blogs/newsdesk/2012/11/is-deep-learning-a-revolution-in-artificial-intelligence.html Tutorialhttp://cs.nyu.edu/~fergus/tutorials/deep_learning_cvpr12/CVPR2012-Tutorial_lee.pdf Posthttp://enginius.tistory.com/315 더보기
가상 데스크톱 프로그램 / Dexpot 출처: http://doogie.tistory.com/89제작: http://dexpot.de/파일: 더보기
Reinforcement Learning Reinforcement Learning은 일반적인 supervised learning과는 조금 다르다. 어떤 동작이 옳았는지 여부의 판단을 모든 동작이 다 끝난 뒤에 하게 된다. 이러한 RL의 가장 간단한 버젼으로는 Policy Iteration이 있다. 이 Policy Iteration은 특정 state에 대한 reward가 다른 state에 비해서 상당히 높을 경우에 사용된다. 예를 들면 grid world에서 한 점에서 다른 점으로 로봇을 이동시키는 policy를 찾을 때 사용될 수 있다. 다음과 같은 문제가 주어졌을 때 이 문제를 Policy Iteration으로 풀 수 있다. 각 Iteration이 돌면서 바뀌는 policy와 return은 다음과 같다. 매트랩 소스 파일 더보기