[爆卦]計數函數是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 計數函數產品中有18篇Facebook貼文,粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs,也在其Facebook貼文中提到, 為了讓 AI 不斷打怪升級,DeepMind 打造「宇宙」 作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 | DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道,強化學習苦於類化能力差,經常只能針對單個任務從頭學習。 DeepMind之前開發的AlphaZero,儘管可以玩...

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計數函數 在 Spark Light 工作坊 Instagram 的最讚貼文

2021-08-18 20:27:06

|Spark Light工作坊| 📍|主題| ▫️高一新生應該知道的四件事 📍|前情提要| ▫️大家剛升上高一應該都是既緊張又興奮吧!今天J編就來分享高一新生該注意的四件事,一次讓你對新課綱產生基本認識! 1. 📍|數學科螺旋式教學、自然科授課時數縮減| 「螺旋式課程」是由美國哈佛大學教授布魯...

計數函數 在 Spark Light 工作坊 Instagram 的精選貼文

2021-08-18 20:27:06

|Spark Light工作坊| 📍|主題| ▫️我該選數A還是數B? 📍|前情提要| ▫️新課綱的數學在高二時被分成了數A跟數B,不僅學習內容有所不同,在學測上也會被分成兩科分開測驗。那麼兩者的區別是什麼呢?而自己又應該選擇哪一個呢?今天就讓小編我來讓大家認識新課綱的數學吧! 📍|新課綱的數...

計數函數 在 辣媽英文天后 林俐 Carol Instagram 的最讚貼文

2021-07-06 05:58:15

感謝大家這禮拜對吳迪老師、李傑老師直播秀的支持🙏🏻 俐媽明晚7:30~8:30也要開播了🎉🎉 俐媽要告訴大家上高中基本需要具備的心態、背英文單字的方法、還有學英文需要的一些工具(書/APP),歡迎三升一孩子參加! 大家一起一排愛心❤️刷起來! 今天送上之前預告的數學大餐part 2! (感謝學...

  • 計數函數 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2021-08-02 12:44:02
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    為了讓 AI 不斷打怪升級,DeepMind 打造「宇宙」

    作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |

    DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道,強化學習苦於類化能力差,經常只能針對單個任務從頭學習。

    DeepMind之前開發的AlphaZero,儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋,但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處,就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。

    但類化能力不是一蹴而就,就像玩遊戲,也是先做簡單任務,逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》(Hollow Knight)一開始只需要隨意走動揮刀砍怪,但噩夢級難度的「苦痛之路」關,沒有前面累積的技巧,只能玩寂寞。

    多任務宇宙

    DeepMind此次採用「課程學習」,讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說,AI新任務(訓練資料)是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己,簡單的如「靠近紫色立方體」,複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」,甚至和其他智慧體玩耍,如捉迷藏──「找到對方,且不要被對方發現」。

    每個小遊戲存在世界小角落,千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界,如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成,即任務=遊戲+世界+玩家,並根據三要素關係,決定任務的複雜度。

    複雜度的判斷有四個維度:競爭性、平衡性、可選項、探索難度。

    比如「搶方塊」遊戲,藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域,紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾,因此競爭性較強;同時雙方條件對等,平衡性比較高;因目標簡單,所以可選項少;DeepMind把探索難度評為中上,可能是因定位區域算較複雜的場景。

    再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲,藍色和紅色智慧體有共同目標,讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。

    這時競爭性自然很低,平衡性毋庸置疑很高的;可選項比上面遊戲高很多;探索難度沒有定位區域,智慧體隨便把球體和方塊放哪都行,難度就變小了。

    基於這四個維度,DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間,幾何「地球」也只是這宇宙的小角落,是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand,包含數十億個任務。

    來看XLand的全貌,由一系列遊戲組成,每個遊戲在許多模擬世界進行,這些世界的拓樸和特徵平滑變化。

    終生學習

    數據有了,接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現,目標注意代理(GOAT)可學習更通用的策略。

    具體來說,智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後,生成中間輸出,傳遞給GOAT模組,會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分,邏輯分析目標。

    邏輯分析是指,每個遊戲可藉由一些方法,構建另一個遊戲,並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。

    DeepMind提出一個問題:對每個智慧體,什麼樣的任務是最好的?換句話說,打怪升級時,什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手,而不是一刀9999?

    DeepMind的答案是,每個新任務都基於舊任務生成,「不會太難,也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。

    訓練開始時,太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習,但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀,而是鼓勵終身學習,即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法,在新任務和舊任務之間彈性連接。

    怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」?進化學習就提供很好的靈活性。總體來說,新任務和舊任務同時進行,且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體,會選拔到新任務繼續學習。

    新任務中,舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製,參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體,還有很多新人參與,這就引進隨機性、創新性、靈活性,不用擔心「暴死」問題。

    當然,因任務不斷生成、動態變化,一個任務可訓練不同長處的智慧體,並往不同方向演化(隨著智慧體相對性能和強健性進行)。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合,就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小,簡直是模擬地球。

    DeepMind表示,「這種組合學習系統的特性是,不最佳化有界性能指標,而是更新定義的通用能力範圍,這使智慧體開放式學習,僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」

    智慧初現

    最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種?DeepMind說,智慧體有很明顯的零樣本學習能力,比如使用工具、合圍、數數、合作+競爭等。

    來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個:

    黑色金字塔放到黃色球體旁邊
    紫色球體放到黃色金字塔旁邊
    黑色金字塔放到橙色地板

    AI一開始找到一個黑色金字塔,想拿到橙色地板(目標3),但搬運過程瞄見黃色球體,瞬間改變主意,「我可以實現目標1啦」,將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。

    第二個例子是,不會跳高,怎麼拿到高台上的紫色金字塔?智慧體需要想辦法突破障礙,取得高台上的紫色金字塔,高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。

    因不會跳高,所以智慧體「掀桌子」,把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊,「等等,這不就是我要的階梯嗎?」這過程是否體現了慧體的智慧,還無法肯定,可能只是一時幸運。關鍵還是,要看統計數據。

    經過5代訓練,智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲,涉及340萬個獨立任務,最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務,除了少數即使人類也無法完成的任務。

    DeepMind的研究,或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說,不僅資料量要大,任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現,如資料顯示,只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練,智慧體就可快速適應,而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。

    往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃,AI經過不斷演化,不斷給我們帶來驚喜(細思極恐)的體驗。

    資料來源:https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/

  • 計數函數 在 會計人的Excel小教室 Facebook 的最佳解答

    2021-01-31 11:11:42
    有 91 人按讚

    Excel中COUNTIF函數用於計算出現次數,預設單一條件,實務可能需要兩個以上條件。本影片以品保生產不良統計為例,介紹運用陣列公式搭配SUM實現多條件計數。

    Excel Count函數家族職場應用Youtube合輯:
    https://youtube.com/playlist?list=PLBZoOyc8XCpG9ikxLIgs_4C3mhmYuAQm8

    看圖看影片學Excel臉書社團:
    https://www.facebook.com/groups/excelsmartworking

  • 計數函數 在 李傑老師 Facebook 的最佳解答

    2021-01-12 16:53:01
    有 115 人按讚

    110學測數學重點來嘍!!!

    1.數與式
    有理數與無理數/絕對值的數線意義/算幾不等式。

    2.多項式
    二次函數(極值,恆正,係數的正負判別)/牛頓定理/勘根/虛根成雙/插值多項式。

    3.指對數
    圖形/對數的定義題(星等,分貝,地震,ph值)/不等式/首尾數(複利,成長率,內插法)與應用。

    4.數列級數
    等差等比的混合題型/sigma求和應用/複利求和。

    5.排列組合
    同物排列/排容原理/選排問題/分組分堆/幾何計數(直線數,三角形數,矩形數…)/二項式定理。

    6.機率
    古典機率(骰子,銅板,數字問題)/條件機率/貝式定理/獨立事件。

    7.數據分析
    標準差S/相關係數r/迴歸直線/資料的伸縮平移。

    8.三角
    定義(廣義角)/正餘弦與應用(面積,中線,分角線,偏線,R,r)/二倍角公式/簡易三角測量。

    9.直線與圓
    斜率/直線的位置關係與分割/線性規劃/圓與線的位置關係/切線的求法。

    10.平面向量
    加減法概念/共線理論/內積的性質與應用(長度,夾角,正射影)/兩線求夾角(距離)。

    11.空間向量
    坐標系的設定/外積與面積體積。

    12.空間中的平面直線
    平面方程式的處理/兩平面求夾角距離/直線與平面的位置關係(交於一點,平行...)。

    13.矩陣
    乘法與性質/轉移矩陣的判讀/馬可夫鏈/反矩陣(乘法反元素)

    14.二次曲線
    定義的應用(尤其是兩種曲線的混合命題,共焦點或共頂點…)/求方程式。

    請按照上述重點逐一複習,並找試題演練,必可考得佳績!

    Go go go & good luck♥
    (本文歡迎轉載或分享 請註明出處 謝謝)