Tổng quan về Neuro-Dynamic Programming (NDP)

Table Of Contents Tổng quan Xấp xỉ chi phí trong quy hoạch động Kiến trúc xấp xỉ Mô phỏng và huấn luyện Neuro-Dynamic Programming (NDP) Phương pháp giải toán Ứng dụng thực hành Neuro-dynamic programming (NDP) là một lớp phương pháp quy hoạch động (dynamic programming - dp) mới dùng cho việc kiểm soát và đưa ra chuỗi các quyết định dưới điều kiện không chắc chắn, mà được nhận định rằng có tiềm năng trong việc giải quyết với các bài toán khó do không gian trạng thái (state space) khổng lồ hay tính chính xác kém của mô hình.

Các thuật toán dự đoán liên kết

Table Of Contents Mở đầu Phát biểu bài toán Những lối tắt hữu dụng Tại sao đây là một bài toán khó Những khoảng cách tương đồng Một số kết quả thực nghiệm Các phương pháp tiếp cận khác Dịch từ: Link prediction algorithms "Prediction is very difficult, especially if it's about the future." (Tạm dịch: Dự đoán thì rất là khó, đặc biệt là khi nói về tương lai!

Lời khuyên cho một nhà toán học trẻ

Lời nói đầu của người dịch Lời đầu tiên, tôi không phải một nhà toán học. Một cách thật vắn tắt, tôi không có nền tảng chính quy về Toán học mà chỉ là những kiến thức cơ bản và liên quan đến ứng dụng. Đối với tôi, toán học rất đẹp đẽ và nó giúp tôi (nói riêng) có thể mô tả về thế giới này. Khi lướt Twitter (X), tôi đã bắt gặp bài báo này và tôi cảm thấy nó hay.

Khái lược lịch sử Toán học

Table Of Contents Toán học trong thời Cổ đại (Trước thế kỷ 600 trước Công nguyên) Toán học từ năm 600 đến năm 400 trước Công nguyên Toán học từ những năm 400 đến năm 1400 Công nguyên Toán học trong giai đoạn thế kỷ 15 - 16 Toán học trong giai đoạn thế kỷ 17 Toán học trong giai đoạn thế kỷ 18 Toán học trong giai đoạn thế kỷ 19 Toán học trong giai đoạn thế kỷ 20 Tổng kết Toán học là gì?