Modèle de dégradé mi-long

Il n`est donc pas obligatoire de spécifier où la couleur doit être placée sur la ligne de dégradé. Par exemple, c`est OK: la fonction accepte un premier argument facultatif qui détermine l`angle du dégradé, qui peut être exprimé soit comme un angle avec une unité (deg, RAD, Grad, Turn) ou comme un mot-clé de côté ou d`angle. La fonction accepte alors une liste de couleurs s`arrête. Donc, en haut à droite ne signifie pas que la ligne de dégradé traverse le coin supérieur droit et il ne signifie pas que l`angle de dégradé est de 45 degrés soit! ANN a été utilisée dans les prévisions en raison de sa capacité à approcher la cartographie non linéaire [8 – 11]. Récemment, certains modèles combinant ANN et d`autres méthodes ont été développés pour augmenter la précision de la prédiction. La référence [25] hybride le modèle de mésoéchelle de cinquième génération (MM5) avec ANN pour prévoir la vitesse du vent dans les prochaines 48 heures. Il [26] utilise la fenêtre Moving et ANN pour prévoir la partie linéaire et non linéaire des données du marché financier, respectivement. De plus, il [27] propose d`utiliser un modèle de réseau neural-chaîne de Markov (MK) pour prévoir la vitesse du vent à l`échelle de la seconde et de l`heure. En détail, MK est appliqué pour prévoir la vitesse du vent à long terme tandis que l`ANN est appliquée pour prévoir la vitesse du vent à court terme. Il [28] combine également l`optimisation des récifs coralliens (CRO) et l`approche d`Extreme Learning machine (ELM) pour effectuer des prévisions à court terme de la vitesse du vent.

Le résultat montre que l`approche ELM a grandement réduit le coût de calcul. Le modèle CRO-ELM converge seulement après 35 fois l`itération. La référence [29] optimise le travail dans [28] en utilisant CRO et l`opérateur de recherche Harmony (HS). L`erreur du modèle CRO-HS-ELM est de 10% inférieure à celle du modèle CRO-ELM. En plus de l`ANN, il existe quelques méthodes alternatives pour prédire la vitesse du vent. Par exemple, [30] recommande d`utiliser la décomposition en mode empirique (EMD) et l`ANN pour prédire la vitesse du vent. Le modèle EMD est utilisé pour diviser les données d`entrée en plus petits morceaux qui sont utilisés comme entrée d`ANN pour prévoir les résultats partiels. Enfin, ces résultats partiels sont intégrés pour obtenir le résultat final de la prévision de la vitesse du vent. La référence [31] met en avant un modèle plus complexe de prévision de décomposition. Il utilise la décomposition rapide de modèle empirique d`ensemble pour diviser les données en morceaux bruts. Ensuite, il applique le réseau de neurones artificiels de perception Multicouche (optimisé par les algorithmes génétiques et l`algorithme évolutionnaire mental) pour prévoir les résultats partiels qui sont intégrés pour former les résultats finaux de prévision. Linear-gradient ([ | à ]?, ) bonnes nouvelles! Le gradient de stratégie peut être représenté comme une attente.

Cela signifie que nous pouvons utiliser l`échantillonnage pour le rapprocher. En outre, nous échantillonner la valeur de r, mais pas la différencier. Il est logique parce que les récompenses ne dépendent pas directement de la façon dont nous paramétrons le modèle. Mais les trajectoires τ sont. Donc, quelle est la dérivée partielle du log π (τ). Et nous utilisons ce dégradé de stratégie pour mettre à jour la stratégie θ. Comme vous pouvez le voir, chacun des 5 arrêts de couleur ont des positions, en pixels. Ces positions sont calculées à partir du début de la ligne de dégradé.

Maintenant, formalisons notre problème d`optimisation mathématiquement. Nous voulons modéliser une stratégie qui crée des trajectoires qui maximisent les récompenses totales. Méthode de filtrage de Kalman est une méthode courante pour la prédiction. Il construit un modèle d`espace d`État avec la vitesse du vent comme variable d`État.