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差分隐私的描述 1-范式的定义：使用matlab调用函数norm(x, 1)更多范式见 范式 差分隐私的定义应该满足 拉普拉斯噪声的证明全过程如下： DP方向差分隐私证明是基本入门！！！ -拉普拉斯…
人工智能数学基础6：极限、极限运算、ε-δ语言、ε-N语言、级数和函数连续性
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一、极限的定义及四则运算 极限：某一个函数中的某一个变量，此变量在变大（或者变小）的永远变化的过程中，逐渐向某一个确定的数值A不断地逼近而“永远不能够重合到A”（“永远不能…
、相对介电常数εr、真空介电常数(ε0))
介电常数：介电常数(ε)、相对介电常数εr、真空介电常数(ε0)
前言知识：
电介质和导体的区别： 电介质是以感应而并非以传导的方式传递电场的作用和影响，在电介质中起到主要作用的束缚电荷，在电场的作用下，它们以正、负电荷重心分离或取向的电极化方式做出响应。 在静电场中，电介质内部可以存在电场，这是电介质与导体的基本区别。 区…
【编译原理】有限自动机NFA-ε到NFA的探索
文章目录 1 原理分析2 图解3 实例推导 1 原理分析
Q：有限个数状态的集合
∑：输入字母表
T ：迁移函数
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现在来介绍从 NFA-ε 到 NFA 的转换
令Q‘、∑’、T ‘、S’、F分别表示 NFA中的 …
中隐私预算ε的理解)
差分隐私(DP)中隐私预算ε的理解
差分隐私的定义 关于差分隐私当中隐私预算ε有几个比较重要的点：
ε在隐私保护当中，越小表示保护程度越高在公式当中ε是单次查询的预算，而隐私预算一般指的是所有查询所用的预算论文当中指出“机制M满足ε-differential private”一般指的…
文法中产生式存在ε的情况)
编译原理：LR(1)文法中产生式存在ε的情况
设 文 法 G [ S ] 为 ： S → A S ∣ ε A → a A ∣ b 证 明 G [ S ] 是 L R ( 1 ) 文 法 ， 并 给 出 相 应 的 L R ( 1 ) 分 析 表 设文法G[S]为：\\ S → AS | ε\\ A →aA | b \\ 证明G[S]是LR(1)文法，并给出相应的LR(1)分析表 …
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【数据挖掘】基于密度的聚类方法 - DBSCAN 方法 ( K-Means 方法缺陷 | 基于密度聚类原理及概念 | ε-邻域 | 核心对象 | 直接密度可达 | 密度可达 | 密度连接 )
文章目录 I . K-Means 算法在实际应用中的缺陷II . K-Means 初始中心点选择不恰当III . K-Means 优点 与 弊端IV . 基于密度的聚类方法V . 基于密度的聚类方法 DBSCAN 方法VI . ε \varepsilon ε-邻域VII . 核心对象VIII . 直接密度可达IX . 密度可达X . 密度连接 I . K-Mean…
代码实现DQN的ε-greedy（Epsilon贪婪策略），取得相反结果
问题现象：DQN训练中，设置ε-greedy策略，取得相反的训练结果（智能体一开始选择最优动作，后期选择较多随机动作，为什么训练效果反而更好，是哪个环节出现问题了）。
问题描述：（1）智能体有ε的概率选择随机动作，（1-ε）的概率选择最优动作。在训练中，令ε单调递减（一…
ε-NFA转化为NFA NFA去空转移 例题
本文用一个例子来说明 ε − N F A 转 N F A \varepsilon-NFA转NFA ε−NFA转NFA 题目： 首先要会画下面这样一个表格： 其中 δ \delta δ 的表格相当于只输入一个字符，包括空字符 ε \varepsilon ε δ ^ \hat{\delta} δ^的表格如图红字的…
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy UCB）
强化学习（二）：贪心策略（ε-greedy & UCB） 夏栀的博客——王嘉宁的个人网站 正式上线，欢迎访问和关注：http://www.wjn1996.cn 强化学习是当前人工智能比较火爆的研究内容，作为机器…
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时间比较仓促，部署Linux的过程我就简写啦。 0. 我的系统版本（供参考）
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