《强化学习》第二版

多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

文章目录0要点0要点说明：本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域，因此将从以下几个方面重点介绍MIL：MIL背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL
因吉·2024-01-15 22:15

强化学习应用（七）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:14

强化学习应用（六）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:44

强化学习应用（五）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:13

C++性能优化大局观

继沉寂了十多年后发布语言标准的第二版——C++11——之后，C++以每三年一版的频度发布着新的语言标准，每一版都在基本保留向后兼容
极客日报·2024-01-15 19:12

强化学习应用（八）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:41

高中奥数 2021-09-26

2021-09-26-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷平面几何范端喜邓博文圆幂与根轴P052例9）如图,以为圆心的圆通过的两个顶点、,且与、两边分别相交于、两点,和的两外接圆交于、两点.证明:
天目春辉·2024-01-15 17:13

高中奥数 2021-09-13

2021-09-13-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷平面几何范端喜邓博文圆的初步P044习题01）如图,设是圆上的点,过作圆的切线,为该切线上异于的点,又不是圆上的点,且线段交圆于两个不同的点
天目春辉·2024-01-15 16:51

高中奥数 2021-08-26

2021-08-26-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷平面几何范端喜邓博文三角形中的几个重要定理及其应用P022习题10）在内部给定三点、、,使得,.求证:、、三线共点的充分必要条件是.证明图
天目春辉·2024-01-15 12:08

C //练习 4-12 运用printd函数的设计思想编写一个递归版本的itoa函数，即通过递归调用把整数转换为字符串。

C程序设计语言（第二版）练习4-12练习4-12运用printd函数的设计思想编写一个递归版本的itoa函数，即通过递归调用把整数转换为字符串。
Navigator_Z·2024-01-15 06:41

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）揭秘

RL基本框架、MDP概念MDP是强化学习的基础。MDP能建模一系列真实世界的问题，它在形式上描述了强化学习的框架。RL的交互过程就是通过MDP表示的。
アナリスト·2024-01-15 05:38

17.蒙特卡洛强化学习之批量式策略评估

文章目录1.是什么2.为什么直接估计Q而不是V2.根据多条完整轨迹计算Q(s,a)3.初访法和每访法哪个更好？1.是什么智能体利用完整轨迹数据估计出Qπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ(s,a)的过程2.为什么直接估计Q而不是V因为策略评估的目的在于改进现有策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，而改进策略就涉及到选取最优行为a，Q(s,a)a，Q(s,a)a，Q(s,a)刚好能衡量状态s
中年阿甘·2024-01-15 04:26

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这个文集是关于《深入浅出强化学习原理入门》郭宪方勇纯一书的个人笔记。如有错误，欢迎讨论，恳请指正，谢谢！
食蓼少年·2024-01-15 03:39

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用深度强化学习及其他技术进行自动文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1.Seq2seq模型2.2.强化学习和序列生成2.3.自动文本摘要三.本文方法四实验效果
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:57

C //练习 4-13 编写一个递归版本的reverse(s)函数，以将字符串s倒置。

C程序设计语言（第二版）练习4-13练习4-13编写一个递归版本的reverse(s)函数，以将字符串s倒置。注意：代码在win32控制台运行，在不同的IDE环境下，有部分可能需要变更。
Navigator_Z·2024-01-14 23:01

C //练习 5-14 修改排序程序，使它能处理-r标记。该标记表明，以逆序（递减）方式排序。要保证-r和-n能够组合在一起使用。

C程序设计语言（第二版）练习5-14练习5-14修改排序程序，使它能处理-r标记。该标记表明，以逆序（递减）方式排序。要保证-r和-n能够组合在一起使用。
Navigator_Z·2024-01-14 23:01

2019-06-10

1、区块链新闻印度拟法案：购买持有比特币等数字货币可判10年监禁【IT之家】2、谷歌造了个虚拟足球场，让AI像打FIFA一样做强化学习训练【量子位】3、亚马逊创建详细3D郊区地图训练递送机器人【腾讯】亚马逊在印度
平头哥镇四方·2024-01-14 23:44

C //练习 5-2 模仿函数getint的实现方法，编写一个读取浮点数的函数getfloat。getfloat函数的返回值应该是什么类型？

C程序设计语言（第二版）练习5-2练习5-2模仿函数getint的实现方法，编写一个读取浮点数的函数getfloat。getfloat函数的返回值应该是什么类型？
Navigator_Z·2024-01-14 22:09

[强化学习总结6] actor-critic算法

actor：策略critic：评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是，Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE
风可。·2024-01-14 22:04

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)或它的近似函数（比如策略网络）。一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中，状态s是向量，它的元素是多个传感器的数值，那么应该把卷积网络换成全连接网络。二、策略学习的目标函数状态价值既依赖于当前状态st，也依赖于策略网
还有你Y·2024-01-14 22:03

【强化学习】Actor-Critic

目录Actor-Critic算法概述可选形式算法流程小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Actor-Critic算法概述Actor-Critic包括两部分：演员(Actor)、评价者(Critic
最忆是江南.·2024-01-14 22:02

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。G随机变量，给同样的状态s，给同样的动作a，G可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。解决方案：单步更新TD。直接估测G这个随机变量的期望值，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法，结合策略梯度+时序差分的方
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记文章目录深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记前言：Actor-Critic架构简介：critic的更新逻辑actor的更新逻辑：前言
hehedadaq·2024-01-14 22:32

深度强化学习——actor-critic算法(4)

一、本文概要：actor是策略网络，用来控制agent运动，你可以把他看作是运动员，critic是价值网络，用来给动作打分，你可以把critic看作是裁判，这节课的内容就是构造这两个神经网络，然后通过环境给的奖励来学习这两个网络1、首先看一下如何构造价值网络valuenetwork：Π和QΠ这两个函数我们都不知道，应该怎么办呢？》可以用两个神经网络分别近似这两个函数，然后用actor-critic
Tandy12356_·2024-01-14 22:01

见识从何而来？

最近在看吴军老师的《浪潮之巅》第二版。这本书出版于2012年，距今有6年左右的时间。现在看书中的一些内容，发现吴军老师在那么多年前些下的一些评论和预测，很多已经变成了现实。
邓文达·2024-01-14 17:51

18 .蒙特卡洛强化学习之增量式策略评估

文章目录1.批量式策略评估方法的缺陷2.什么是增量式方法3.增量式策略评估算法流程3.1输入3.2处理过程3.3输出1.批量式策略评估方法的缺陷上一篇讨论的批量式策略评估方法表明，只有当全部K个完整轨迹存储后才能对Q(s,a)进行一次估计。这在实际中存在如下缺陷：存储空间消耗大：所存储的轨迹数K越大，每个轨迹的步长LkL_kLk越大，存储空间消耗就越大；CPU消耗过于集中：在多个轨迹收集完后，才集
中年阿甘·2024-01-14 17:08

蒙特卡洛强化学习之策略控制

文章目录1.MC学习中的策略控制是什么2.基于贪心算法的策略改进的基本描述3.MC学习中完全使用贪心算法可行否4.如何改进完全贪心算法5.何谓ε−\varepsilon-ε−贪心算法5.1基本思想5.2基于ϵ−贪心算法\epsilon-贪心算法ϵ−贪心算法的策略控制的形式化描述5.3ϵ−贪心法\epsilon-贪心法ϵ−贪心法能保证策略收敛到最优否1.MC学习中的策略控制是什么根据策略评估阶段得到
中年阿甘·2024-01-14 17:08

完整的蒙特卡洛强化学习算法

文章目录1.回顾2.约定3.MC强化学习环境对象的表示4.MC强化学习算法的表示5.MC方法的进一步分类1.回顾第16篇给出了强化学习算法框架，随后的第17、18篇给出了该框架下如何进行策略评估以估计出
中年阿甘·2024-01-14 17:08

21.在线与离线MC强化学习简介

文章目录1.什么是在线MC强化学习2.什么是离线MC强化学习3.在线MC强化学习有何缺点1.什么是在线MC强化学习在线强化学习（on-policyMCRL），是指：智能体在策略评估时为获取完整轨迹所采用的采样策略
中年阿甘·2024-01-14 17:36

MARL——多智能体强化学习特点与架构总结

2.3种框架完全分布式这种算法框架和单智能体强化学习一样，每个个体都根据自身观测进行训练学习。个体之间没有交流。这种效果通常不好，因为没有考虑智能体动作选择互相影响的关系。
LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

强化学习应用（三）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:31

强化学习应用（一）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习应用（二）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习求解TSP（八）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP（七）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:59

Qlib RL framework 强化学习在量化交易中的应用

资源文档：https://qlib.readthedocs.io/en/latest/component/rl/toctree.html
时间里的河·2024-01-14 13:09

强化学习中的迁移学习

强化学习中迁移学习描述强化学习中的迁移问题强化学习中迁移学习的分类强化学习中的迁移应用最新进展描述强化学习中的迁移问题强化学习是一种根据环境反馈进行学习的技术。
沐念丶·2024-01-14 11:29

基于强化学习的航线规划算法

基于Q-learning的无人机三维路径规划（含完整C++代码）_q-learning无人机路径规划代码-CSDN博客基于Q-Learing的路径规划MATLAB仿真系统_强化学习MATLAB资源-CSDN
aspiretop·2024-01-14 10:45

关于近期学习投资的小小感悟 119班“写出未来III”第七周+感悟

1月以来，践行群开始了共读一本书的活动，在班长和其他优秀战友的带领下，每一天都读一章李笑来老师的《定投改变命运》第二版和第三版，阅读完输出读后感，然后在群里接龙。
昶景2020·2024-01-14 09:16

强化学习应用（八）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（七）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:05

强化学习应用（五）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:35

强化学习应用（六）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
IT猿手·2024-01-14 08:28

亲密之旅第4课和谐的两性关系（第二版）

大家好！欢迎来到第四课的学习。学习之前的破冰练习是存款练习，给生活中或职场中的一位异性存款。首先，我们观看视频《两性关系》（13分钟）。通过视频我们可以了解到冲突因误解而生，而误解因差异而生。男女差异体现在很多方面，比如大脑构造不一样，思维和情感不一样，与人沟通、连结的方式不一样，从小接受的教育模式、文化影响、父母的期待也不一样。美国心理学博士、国际知名的人际关系和情感问题研究专家约翰格雷（Joh
闻美心·2024-01-14 06:33

高中奥数 2021-12-08

2021-12-08-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷复数与向量张思汇空间向量P042例题3）(1)直线交平面于点,点在直线上,是垂直于平面的单位向量,试叙述的几何意义;(2)在长方体中,,求点到平面的距离
天目春辉·2024-01-14 04:30

C //练习 4-3 在有了基本框架后，对计算器程序进行扩充就比较简单了。在该程序中加入取模(%)运算符，并注意考虑负数的情况。

C程序设计语言（第二版）练习4-3练习4-3在有了基本框架后，对计算器程序进行扩充就比较简单了。在该程序中加入取模(%)运算符，并注意考虑负数的情况。
Navigator_Z·2024-01-14 03:23

你是一抹丝绸（第二版）

轻飘飘，宛如一抹丝绸时而眼中迸发火光跳跃一如几岁的儿童时而眼下黑晕袭来安静似羞涩的花朵你是一抹丝绸不艳丽，却也发光你是一抹丝绸不炽热，却也温柔你是一抹丝绸不飘摇，却也起舞丝绸啊，丝绸何时能与你共舞
tremn·2024-01-14 03:38

C程序设计语言（K&R 第二版）：练习4-4

题目：在栈操作中添加几个命令，分别用于在不弹出元素的情况下打印栈顶元素；复制栈顶元素；交换栈顶两个元素的值。另外增加一个命令用于清空栈。自我解答：voidprintTop(void){if(sp>0)printf("thetopelementofthestackis%f\n",val[sp-1]);elseprintf("error:stackempty");}doublecopyTop(void
哲思天下·2024-01-13 21:24
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