《强化学习》第二版

强化学习6——动态规划置策略迭代算法，以悬崖漫步环境为例

策略迭代算法通过策略评估与策略提升不断循环交替，得到最优策略。策略评估固定策略π\piπ不变，估计状态价值函数V一个策略的状态价值函数，在马尔可夫决策过程中提到过：Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)(r(s,a)+γ∑s′∈Sp(s′∣s,a)Vπ(s′))V^{\pi}(s)=\sum_{a\inA}\pi(a|s)\left(r(s,a)+\gamma\sum_{s'\inS}p(s'|s,a)
beiketaoerge·2024-01-10 07:15

强化学习在生成式预训练语言模型中的研究现状简单调研

1.绪论本文旨在深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。
一条独龙·2024-01-10 01:25

强化学习Double DQN方法玩雅达利Breakout游戏完整实现代码与评估pytorch

1.实验环境1.1硬件配置处理器：2*AMDEPYC7773X64-Core内存：1.5TB显卡：8*NVIDIAGeForceRTX309024GB1.2工具环境Python：3.10.12Anaconda：23.7.4系统：Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)IDE：VSCode1.85.1gym：0.26.2Pytorch：2.
一条独龙·2024-01-10 01:22

机器学习简答题

监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习3、请简述什么是监督学习？什么是无监督学习？有监督学习是指训练数据中包含了输入和输出的标签信息，目标是通过已知输入和输出来预测新数据的标签。
你若盛开，清风自来！·2024-01-09 23:08

强化学习9——免模型预测算法介绍（蒙特卡洛方法和时步差分方法）

对于大部分情况来说，环境是未知的，也就是说状态转移概率未知，对于这种情况的算法称为免模型预测算法。免模型算法与环境不断交互学习，但是需要大量的运算。蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法通过重复随机抽选，之后运用统计概率此方法来从抽样结果中归纳我们想要得到的数值估计。如下图所示，圆面积与正方形面积的比等于落入圆内的点与落入正方形的内的点的比一个状态的价值是它的期望回报，可以采样多条序列，计算从这个状态出发的回报
beiketaoerge·2024-01-09 22:30

强化学习3——马尔可夫性质、马尔科夫决策、状态转移矩阵和回报与策略（上）

如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程。马尔可夫决策过程描述马尔可夫决策过程以智能体在与环境交互的过程中，学习的过程。
beiketaoerge·2024-01-09 22:59

强化学习1——多臂老虎机（上）

在强化学习中，关注智能体在与环境的交互中学习，成为试错型学习。多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，是最简单的“和环境交互中学习“。
beiketaoerge·2024-01-09 22:29

强化学习10——免模型控制Q-learning算法

Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)，当我们直接预测动作价值函数，在决策中选择Q值最大即动作价值最大的动作，则可以使策略和动作价值函数同时最优，那么由上述公式可得，状态价值函数也是最优的。Q(st,at)←Q(st,at)+
beiketaoerge·2024-01-09 22:58

2022-05-15 基于jwt令牌token

基于jwt令牌token前言基于JWT令牌TokenHeaderPayloadVerifySignatureJWT安全性Java中使用JWT引入依赖TokenUtil第一版第二版github地址参考文章前言首先说一下名称含义
不爱吃奶昔（zsl0）·2024-01-09 15:43

《C++primer》第4版 和《C++编程思想》 读书笔记

/********************************C++笔记自己记录的觉得关键容易忘得东西内容杂乱没有次序不适合学习参考内容来自《C++primer》第4版《C++编程思想》第二版第一卷第二卷仅供参考
熊猫Devin·2024-01-09 13:37

Rust基础拾遗--看的不多只看一篇

与模块7.结构体8.枚举与模式9.特型与泛型10.运算符重载11.实用工具特型12.闭包13.迭代器14.集合15.字符串与文本16.输入与输出17.并发18.异步编程19.宏前言通过“Rust程序设计-第二版
yaoming168·2024-01-09 11:33

高中奥数 2021-12-03

2021-12-03-01（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向量的内积P036例题3）有7个向量,其中任意3个向量之和的长度都与其余4个向量之和的长度相等,求证:这7个向量的和是零向量
天目春辉·2024-01-09 09:39

工作中使用到的单词（软件开发）_第三版

目录■2020/03-2023/03三年间整理＿第一版■2023/03-2023/12一年间整理＿第二版■日语口语学习（2024）■日语口语考试文章整理（2023）■GPT回答问题整理■2024/01/
sun0322·2024-01-09 06:02

华为致新员工书

06/0510:30作者：任正非、吴春波来源：华夏基石e洞察、蓝血研究（lanxueyanjiu)华为CEO任正非写的《致新员工书》共修订过四版：第一版是1994年12月所写，当年销售收入8亿人民币；第二版修订于
西部一片叶·2024-01-09 01:11

ChatGPT和Web3：人工智能如何帮助您建立和发展您的 Web3 公司

该机器人建立在OpenAI的GPT-3人工智能家族上，并通过监督学习和强化学习技术进行了优化。与ChatGPT机器人聊天时，你会感觉自己在与一个懂得一切并以非常教育性的方式回答的朋友交谈。
zgsdzczh·2024-01-09 01:09

MATLAB强化学习工具箱（四）创建水箱强化学习模型

创建水箱强化学习模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RLAgent块来代替用于水箱中水位的控制器。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

飞行机器人模型此示例的强化学习环境是飞行机器人，其初始条件围绕半径为15m的圆环随机化。机器人的方向也是随机的。机器人具有安装在主体侧面的两个推进器，用于推动和操纵机器人。训练的目标是将机器
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习实战(一) 强化学习智能体训练总览

强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2·2024-01-09 01:16

AI人工智能学习路线图

学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。了解常用的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch等。实践并练习，尝试自己解决一些练习题或者实际问题。学
AI论道·2024-01-09 01:43

《游戏引擎架构》知识点合集-1.导论

本篇博客旨在收集（第二版）书籍中每一章中重要的知识点，一方面供他人一起学习，另一方面可以让本人在之后能更快地温故知新。本篇或许对于游戏程序员有提升的知识，策划/美术可以适当了解。
keep-learner·2024-01-09 01:39

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:24

强化学习的数学原理学习笔记 - 基于模型（Model-based）

方法分类基于模型（Model-Based）值迭代（ValueIteration）策略迭代（PolicyIteration）截断策略迭代（TruncatedPolicyIteration）本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:20

如何使用芳香疗法应对头痛

根据头痛发生病因，国际头痛协会于2004年制定的第二版“头痛疾患的国际分类”将头痛分为三大类：①原发性头痛（theprimary
清风徐徐L·2024-01-08 20:25

【伤寒强化学习训练】打卡第八十三天 一期90天

8.5.1小建中汤与黄芪建中汤小建中汤，基本上是因为有饴糖，也就是麦芽糖，才称之为建中汤的。主证没有发干发渴的感觉的时候，芍药减少一点量是没有关系。因为现在人的肠胃有时候比较冷，芍药用多了会拉肚子；基本上乘以0.1的剂量，芍药放足桂枝的两倍没关系。但是觉得自己很需要大补，而用0.3的剂量的时候，芍药的用量就要看一下自己的体质；张仲景说一个容易拉肚子的人，栀子、芍药、大黄类的药都要放少一点，一般抓主
A卐炏澬焚·2024-01-08 18:09

强化学习的数学原理学习笔记 - 值函数近似（Value Function Approximation）

文章目录概览：RL方法分类值函数近似（Valuefunctionapproximation）Basicidea目标函数（objectivefunction）优化算法（optimizationalgorithm）Sarsa/Q-learningwithfunctionapproximationSarsawithfunctionapproximationQ-learningwithfunctionap
Green Lv·2024-01-08 15:42

强化学习的数学原理学习笔记 - Actor-Critic

Advantageactor-critic)Off-policyAC重要性采样（ImportanceSampling）Off-policyPGOff-policyACDPG(DeterministicAC)本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-08 15:42

强化学习的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo）

文章目录概览：RL方法分类蒙特卡洛方法（MonteCarlo，MC）MCBasicMCExploringStartsMCε-Greedy本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理，大部分内容来自西湖大学赵世钰老师的强化学习的数学原理课程
Green Lv·2024-01-08 15:12

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

文章目录概览：RL方法分类时序差分学习（TemporalDifference，TD）TDforstatevaluesBasicTDTDvs.MCSarsa(TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降（SGD）
Green Lv·2024-01-08 15:40

机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

目录：1、动手实战人工智能Hands-onAl2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课3、AwesomeJupyter4、计算机科学热门论文5、LLM开发者必读论文:检索增强(RAG)生成技术综述
机器学习算法与Python实战·2024-01-08 13:50

人工智能知识点总结

人工智能涵盖很多子领域，分别是机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，强化学习等。机器学习：是如何设计一个模型和算法来提取数据的模式，从而改善性能进行自主决策。
一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

用 Vue 实现原生日期选择器

以下是第一版的实现思路，第二版做了优化，包括实现思路、样式转由template控制等，代码更简洁，已封装成工具——v-calendar-pick欢迎大家使用~来提issue~效果：部分代码.vue自定义日期请选择日期
Dreamy_lin·2024-01-08 10:42

论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击
天寒心亦热·2024-01-08 08:54

Flappy Bird QDN PyTorch博客 - 代码解读

QDN算法是一种强化学习算法，特别适用
OverlordDuke·2024-01-08 06:10

第一章 绪论1

1.1这是一本什么书1.2强化学习可以解决什么问题一强化学习所能解决的问题强化学习所能解决的问题：智能决策问题强化更准确的说是：序贯决策问题何为序贯决策问题：需要连续不断地做出决策，才能实现最终⽬标的问题
食蓼少年·2024-01-08 05:18

深度强化学习落地方法论（2）—— 需求分析篇

强化学习，无论前面带不带“深度”二字，也同样有其鲜明的优势和局限性，务必要具体问题具体分析。
WYJJYN·2024-01-08 04:12

ZedBoard-Linux学习笔记之一

本文参考自嵌入式linux基础教程第二版【本书已经获得
雄关迈步·2024-01-07 22:08

Git使用

Git是一个版本控制器.假设你设计一个文档,并进行了五次修改,那么最终的版本是第五次修改后的第五版,如果你对第五版的不满意,觉得还是第一版或者第二版的好,你要怎么恢复回去?
三水吉吉·2024-01-07 13:50

精益软件开发的七大原则

精益软件开发的七大原则：消除浪费（EleminateWaste):强化学习，鼓励改进（FocusonLearning):注重质量（BuildQualityIn);推迟承诺（Defercommitment
终有zy·2024-01-07 10:08

C++ template 学习笔记

第二版书籍覆盖了c++1114和17标准，值得程序猿们精读学习，特此整理学习笔记，将每一部分自认为较为重要的部分逐条陈列，并对少数错误代码进行修改一、函数模板1.1函数模板初探1.模板实例化时，模板实参必须支持模
简说Linux·2024-01-07 10:35

Java使用poi导出excel针对不同数据列配置设置不同单元格格式(适用于通用导出excel数据)

Java使用poi导出excel针对不同数据配置设置不同单元格格式背景第一版实现方案第二版理想中的方案可实行的方案结束背景公司大部分业务都是查询相关的业务,所以建了一个项目专门做数据查询,数据中转等抽象通用的业务
曦若雨·2024-01-07 02:58

ruby元编程第二版 学习 - 当前类

，但一直不太清晰；最近看了ruby元编程第二版，当前类基本弄明白了。不管处在ruby程序的哪个位置，总存在一个当前对象：self。
SecondRocker·2024-01-06 23:04

C //练习 2-2 在不使用运算符&&或||的条件下编写一个与上面的for循环语句等价的循环语句。

C程序设计语言（第二版）练习2-2练习2-2在不使用运算符&&或||的条件下编写一个与上面的for循环语句等价的循环语句。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·2024-01-06 22:07

软件测试 基础知识

基础知识掌握推荐大家阅读《软件测试第二版》另欢迎大家纠错此篇主要梳理如下几个方面:测试流程、测试用例、测试计划、测试报告、bug生命周期、bug管理工具1.测试流程因公司而易,我们公司不是纯软有硬件所以简单的描述一下我们公司的流程如果是原型机阶段到小批量阶段
测试学习之旅·2024-01-06 21:29

Actor-Critic 跑 CartPole-v1

Vπθ(st)\psi_t=r_t+\gammaV_{\pi_\theta}(s_{t+1})-V_{\pi_\theta}({s_t})ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)详细请参考动手学强化学习简单来说就是
NoahBBQ·2024-01-06 17:17

工具：Peach

Peach框架最初是用Python编写的，第一个版本发布于2004年，随后在2007年发布了第二版。目前，最新的第三版Peach3采用了C#语言重写，并且已经开始商业支持。
AnyaPapa·2024-01-06 17:15

ChatGPT 原来是这样工作的（下）

从人类的反馈中进行强化学习ReinforcementLearningfromHumanFeedback方法总体包括三个不同的步骤：有监督的调优预训练的语言模型在相对少量
城北楠哥·2024-01-06 15:45

【实践】Angel深度学习在广告推荐训练优化中的实践.pdf（附下载链接）

2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、全民K歌推荐系统算法、架构及后台实现4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索
智能推荐系统·2024-01-06 12:25

亲密之旅第3课 了解差异与冲突（第二版）

大家好！欢迎参加本次课堂。开始之前，我们的破冰练习是做一个存款练习，并分享存款练习后的感受以及对方的反应和感受。上周咱们了解活在爱中的秘诀三要素：有效处理差异与冲突，刻意经营友情和发展健全的真我。咱们已经学习了智慧存款，是“活在爱中的秘诀”中的刻意经营友情，可以使感情深厚，是关系幸福的首要关键。今天第三课咱们将谈到“活在爱中的秘诀”中有效处理差异与冲突，建立心灵上的安全感和亲密感。首先，观看视频《
闻美心·2024-01-06 03:02

【MLOps】使用Ray缩放AI

在这里，我将介绍Ray，并介绍如何使用Ray扩展大型语言模型（LLM）和强化学习（RL），然
架构师研究会·2024-01-06 01:59
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