MDP 频闪调试中，如何禁用该模式，并判断问题原因是否为混合模式合成？

超级礼物 2023-01-04 11:27:45

MDP 频闪调试中，如何禁用该模式，并判断问题原因是否为混合模式合成？

...全文

1703 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

weixin_38498942 2023-01-05

打赏
举报

回复

adb shell setprop debug.mdpcomp.mixedmode.disable to 1
adb shell stop
adb shell start
混合模式合成使用 GPU 绘制一次未更新层级，随后对其进行缓存。更新层级通过MDP 合成。

MDP通常是指一种用转移概率描述连续不确定概率过程的数学框架，是强化学习中最基础的概念，很多强化学习的算法都是在把问题抽象为一个MDP之后再想办法求解的。而q-learning是求解强化学习问题的算法的一种，大类上属于value-based方法(MDP确定的情况下求解一个最优的奖励期望值表格，从表格得到最优策略)中的Temporal Differences(TD)一系列方法之一。我其实理解你一部分...

MDP问题文章目录MDP问题马尔科夫性与马尔科夫奖励贝尔曼方程MDP policy 简单回忆一下上一篇笔记一、强化学习基础中讲到的agent与environment交互的过程：当环境environment处于某个状态state时，智能体agent采取某个动作action，该动作会对environment产生影响，使environment进入下一个状态state’,并且在状态改变的时刻，环境还会给出一个奖励reward。流程图如下所示：马尔科夫性与马尔科夫奖励学过随机过程的小伙伴都应该知道，马尔科

在自动驾驶中，MDP算法可以用于建模和解决车辆的路径规划和决策问题。以下是MDP在自动驾驶中的一些应用方式：状态（States）：动作（Actions）：转移概率（Transition Probabilities）：奖励（Rewards）：策略（Policy）：折扣因子（Discount Factor）：环境感知：状态表示：动作空间定义：模型学习：奖励函数设计：求解MDP：策略执行：反馈与调整：通过合理设计MDP模型并选择合适的求解算法，自动驾驶系统可以更加智能地处理复杂的交通环境和驾驶任务。

强化学习需要考虑的问题是Agent与Environment多参数之间交互的任务，同样会存在闭环控制链，来使系统达到我们所预期的最优状态。对于绝大多数的加强学习都可以模型化为MDP问题（Figure2 中间部分），在MDP问题中，提到State是完全可观察的全部环境的State ，并且下一个State却决于当前的State和当前的Action。在此基础上，Policy起着连接State和Action

文章目录什么是马尔科夫决策过程（Markove Decision Progress, MDP）？MDP五大元素什么是决策规则(Decision Rules,DR)什么是策略什么是马尔科夫决策过程（Markove Decision Progress, MDP）？生活中无时无刻不在做决定。假如以“时间ttt”为横坐标轴，每个离散时刻的状态为随机变量XtX_tXt（XtX_tXt服从某个分布，离散的或连续）,存在一个动作集合Φ\PhiΦ，同时维持一个奖励或者损失函数CCC，以及一个状态转移概率PPP。那

高通开发者论坛

2,851

社区成员

5,756

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

人工智能物联网机器学习技术论坛（原bbs）北京·东城区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章