《强化学习》第二版第27页

AWK语言第二版 3.2啤酒评级

3.2啤酒评级我们的下一个数据集是大约160万种啤酒的评级，数据来源于ratebeer.com，一个啤酒爱好者的网站。数据集太大，通过逐行研究来确认它的特性是不可行的，所以我们要依赖像Awk这样的工具来探索并验证数据。数据来自Kaggle，一个用于试验机器学习算法的网站。你可以通过链接https://www.kaggle.com/datasets/rdoume/beerreviews找到原文件；我

十八年后又是一条好汉·2023-11-08 13:45

机器学习算法分类

根据数据集不同，可以吧机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

nousefully·2023-11-08 11:48

强化学习之马尔科夫过程

马尔可夫过程马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcesses,MDPs）是对强化学习问题的数学描述。

静_流·2023-11-08 08:47

机器学习概述（机器学习实战）

1.1机器学习系统的种类1.1.1监督式学习类别（回归和分类）1.1.2无监督式学习类别1.1.3半监督式学习1.1.4强化学习1.1.5批量学习和在线学习1.1.6基于实例与基于

Steven迪文·2023-11-08 07:19

强化学习—(最优)贝尔曼方程推导以及对(最优)动作价值函数、(最优)状态价值函数的理解

强化学习中首先要明白(折扣)回报的定义：Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+......γnRnU_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+......

chp的博客·2023-11-08 06:07

Unity游戏优化(第2版)学习记录9

Unity游戏优化[第二版]学习记录9第9章提示与技巧一、编辑器热键提示1、GameObject2、Scene窗口3、数组4、界面5、在编辑器内撰写文档二、编辑器UI提示1、脚本执行顺序2、编辑器文件3

咸鱼永不翻身·2023-11-08 04:59

线性表的顺序存储结构和操作实现

参考数据结构（c语言描述）（第二版）徐孝凯编著自定义头文件头文件名：List.h#ifndefLIST_H_INCLUDED#defineLIST_H_INCLUDEDtypedefintElemType

jhlyh·2023-11-08 01:45

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度强化学习(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中，除了提出基于RL的最优间隙控制器之

龙晨天·2023-11-07 20:21

一种基于强化学习的自动变道机动方法

在我们的研究中，我们提出了一种基于强化学习的方法来训练车辆智能体学习自动变道行为，以便它可以在各种甚至不可预见的情况下智能地进行变道。特别是，我们将状态空间和动作空间都视为连

龙晨天·2023-11-07 20:21

强化学习中值迭代算法的python实现

1：问题描述有一个迷宫，小人从迷宫的左上角出发，前往右下角的终点则游戏结束。迷宫中还会有一些障碍物不可以行走，求小人从起点走到终点的最优策略。2：设置参数grid为迷宫地图，”S“是起点，”G“是终点，”X“是障碍物。V是每个状态的状态值函数，初始为[[0]*3for_inrange(3)]P是状态转移概率矩阵，P中的每个元素指的是从状态S选择动作a后状态转移成S’的概率，在这个问题中状态的表示是

正能量小雷·2023-11-07 09:54

【统计强化学习】MDP上的规划

本系列文章主要参考UIUC姜楠老师开设的cs542文章目录策略迭代值迭代线性规划规划（Planning）问题是基于给定的已知的MDPM=(S,A,P,R,γ)M=(\mathcal{S},\mathcal{A},P,R,\gamma)M=(S,A,P,R,γ)，计算最优策略πM∗\pi_M^*πM∗，这里讨论Q∗Q^*Q∗的计算。本章将介绍用来求解规划问题的策略迭代算法、值迭代算法、以及线性规划算

Flower_For_Algernon·2023-11-07 09:19

强化学习中值的迭代

一、价值的迭代策略迭代的一个缺点是，其每次迭代都涉及策略评估，这本身可能是一个漫长的迭代计算，需要多次遍历状态集。如果策略评估是迭代进行的，那么只有当趋近于vπ时才会收敛。我们是否必须等待完全收敛，还是可以在达到该点之前停止？网格世界的示例表明中断策略评估是可行的。在该示例中，超过前三个迭代步骤的策略评估对相应的贪婪策略没有影响。事实上，策略迭代的策略评估步骤可以在不失去策略迭代收敛保证的情况下中

Older司机渣渣威·2023-11-07 09:18

RLHF的替代算法之DPO原理解析：从Zephyr的DPO到Claude的RAILF

前言本文的成就是一个点顺着一个点而来的，成文过程颇有意思首先，如上文所说，我司正在做三大LLM项目，其中一个是论文审稿GPT第二版，在模型选型的时候，关注到了Mistral7B(其背后的公司MistralAI

v_JULY_v·2023-11-07 08:36

python核心编程第二版第十章学习笔记

一.错误和异常1.错误从软件方面来说,错误是语法或是逻辑上的.语法错误指示软件的结构上有错误,导致不能被解释器解释或编译器无法编译.这些错误必须在程序执行前纠正.当程序的语法正确后,剩下的就是逻辑错误了.逻辑错误可能是由于不完整或是不合法的输入所致在其他情况下,还可能是逻辑无法生成,计算,或是输出结果需要的过程无法执行.这些错误通常分别被称为域错误和范围错误.2.异常对异常的最好描述是:它是因为程

从心所欲0·2023-11-07 06:22

Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning翻译

摘要我们解决了为强化学习学习分层深度神经网络策略的问题。

zzzzz忠杰·2023-11-06 20:18

AI_News周刊：第六期

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理2023.03.13—2023.03.18New1.GPT-4震憾发布！今天凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。

AiCharm·2023-11-06 19:44

2021信息安全工程师考试汇总--1220更新考试结果

上午的题目和历年相似，第二版教程中没有的S盒依然在列，增加了部分linux相关的考题。基本上刷完历年的题，第二版画重点，该记得记，该背的背，50分以上应该问题不大。

老T啊·2023-11-06 19:12

高中奥数 2021-06-23

2021-06-23-01（本题来源：数学奥林匹克小丛书第二版集合刘诗雄集合的性质P64习题11）平面上不含零向量的集合,若其至少有三个元素,且对任意,存在,使,,则称具有性质.证明:(1)对任意,存在具有性质的向量集

天目春辉·2023-11-06 18:33

[矩阵论] Unit 5. 矩阵范数 - 知识点整理

注:以下内容均由个人整理,不保证完全准确,如有纰漏,欢迎交流讨论参考:杨明,刘先忠.矩阵论(第二版)[M].武汉:华中科技大学出版社,20055矩阵范数5.1向量范数向量范数概念Def5.1:Vn(F)

PeakCrosser·2023-11-06 17:57

宫商角徵羽，音乐之美在心间

音乐在人类世界中并不像语言、数学、科学知识一样被多数人在课堂中不断强化学习，但它也有着高深的乐理、演奏技巧等，有着丰富文化内涵。儒家音乐美学思想认为,“乐者,德之华也”。

纸短情长_悦君无期·2023-11-06 14:28

高中奥数 2021-10-01

2021-10-01-01（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P055习题13）已知非等腰锐角,、是它的两条高,又线段与平行于的中位线相交于点.证明:经过的外心和垂心的直线与直线垂直

天目春辉·2023-11-06 09:37

动手学深度学习（第二版）学习笔记第二章

官网：http://zh.d2l.ai/视频可以去b站找记录的是个人觉得不太熟的知识第二章预备知识代码地址：d2l-zh/pytorch/chapter_preliminaries2.1数据操作2.1.数据操作—动手学深度学习2.0.0documentation如果只想知道张量中元素的总数，即形状的所有元素乘积，可以检查它的大小（size）。因为这里在处理的是一个向量，所以它的shape与它的si

皓哥好运来·2023-11-06 08:13

强化学习实战之策略迭代

PolicyIteration在动态规划那一章我们知道在给定完备的环境模型的情况下可以用策略迭代的方式来求解最优策略，这次我们主要用gym中的FrozenLake-v0环境来试验策略迭代。fromgymimportenvsimportgymimportnumpyasnpimporttimefromIPython.displayimportclear_output我们首先导入必要的包然后熟悉一下gy

葛萧艾·2023-11-06 08:01

强化学习: 策略迭代与价值迭代

目录强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系总结:策略迭代:价值迭代:强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系在强化学习问题中,如果知道环境的模型(动力学模型Model-based,例如所有的状态转移概率矩阵

地瓜你个大番薯·2023-11-06 08:01

【3】强化学习之动态规划（策略迭代和价值迭代）

目录1.策略迭代1)策略评估2)策略改进3)策略迭代过程2.价值迭代3.寻宝问题给定一个马尔科夫决策过程（MDP），根据状态转移概率P\mathcalPP是否已知，强化学习可分为基于模型（Model-based

Water-drop-conquer·2023-11-06 08:30

强化学习之策略迭代求解冰冻湖

理论回顾[1].Bellman方程求解[2].3.12ValueIteration-FrozenLakeProblem.ipynb[3].强化学习中马尔科夫决策过程和贝尔曼方程[4].强化学习之值迭代求解冰冻湖

北木.·2023-11-06 08:30

强化学习——值迭代和策略迭代

【强化学习】值迭代和策略迭代在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法（DP）。

weixin_30819163·2023-11-06 08:00

强化学习：值迭代和策略迭代

值迭代通过上一章的学习，我们知道了贝尔曼最优方程的求解实际上分两部分，一是给定一个初始值vkv_kvk找到最优策略πk+1π_{k+1}πk+1，二是更新vk+1v_{k+1}vk+1 下面，我们将详细剖析这个算法，以及其编程实现。首先，我们来看一下他的第一步：策略更新通过给定的vkv_kvk可以求得每个状态对应的qkq_kqk再根据概率设计得到最优策略下对应的行为ak∗(s)a_k^*

~hello world~·2023-11-06 08:59

强化学习12——动态规划与策略迭代和值迭代

上一节我们说了马尔可夫决策过程，它是对完全可观测的环境进行描述的，也就是观测到的内容完整决定了决策所需要的特征。马尔可夫决策过程可以用方程组求解简单问题，但是对于复杂一点的问题，一般通过迭代的思想对其进行求解。动态规划是非常有效的求解马尔可夫决策过程的方法。动态规划初步理解动态规划求解的大体思想可分为两种：1.在已知模型的基础之上判断策略的价值函数，并在此基础上寻找最优的策略和最优的价值函数。

路漫求索_CUMT·2023-11-06 08:27

强化学习之策略迭代和价值迭代(gym)

前言——基于动态规划的强化学习一、策略迭代1.1伪代码1.2基于冰湖环境的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0importgymimporttimeimportnumpyasnpdefpolicy_evaluation

SL_World·2023-11-06 08:25

强化学习中策略的迭代

一、策略迭代一旦使用vπ改善了策略π，产生了更好的策略π0，我们就可以计算vπ0并再次对其进行改进，产生更好的π00。因此，我们可以获得一系列单调改善的策略和值函数：其中E−→表示策略评估，I−→表示策略改进。每个策略都保证比前一个策略有严格改进（除非它已经是最佳的）。因为有限MDP只有有限数量的策略，所以这个过程必须在有限次迭代中收敛到最优策略和最优值函数。这种方法称为策略迭代。完整的算法如图1

Older司机渣渣威·2023-11-06 08:24

高中阶段：学生世界观，人生观，价值观形成的重要阶段

现在读高中的孩子表现出一种成熟前的动荡，虽然知道学习的重要性，但是越是不断的强化学习的重要性，会让他们表现出困惑，焦虑，苦闷。在情感上有些人还会表现出较强的依赖感，无论是同学还是老师都会有这种依赖感。

杨小溪_lmxx·2023-11-06 02:43

利用深度强化学习求解车辆调度问题时的框架该怎么样设计？

设计一个深度强化学习框架来解决车辆调度问题是一个复杂而有挑战性的任务。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

RL 实践（1）—— 多臂赌博机

参考：《动手学强化学习》多臂赌博机是一种简化版的强化学习问题，这种设定下只有动作和奖励，不存在状态信息（或者说全局只有一个状态，不存在状态转移）。

云端FFF·2023-11-05 22:03

强化学习笔记（2）—— 多臂赌博机

参考：RichardS.Sutton《ReinforceLearning》第2章本节，我们在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估与反馈的诸多性质，在RL研究早期，很多关于评估性反馈的研究都是在这种

云端FFF·2023-11-05 22:33

浅谈强化学习的方法及学习路线

AI深入浅出关注一、介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需

AI深入浅出·2023-11-05 22:30

干货｜浅谈强化学习的方法及学习路线

一、介绍目前，对于全球科学家而言，“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题。为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的，如果我们理解了这个问题，那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事。或者，我们可以训练去做更多的“人类”工作，常遭一个真正的人工智能时代。虽然，对于上述问题，我们目前还没有一个完整的答案去解释，但是有一些事情是可以理解的。先不考虑技能的学习，我们首先需要与环境进行交互

机器学习算法与Python学习·2023-11-05 22:58

深入理解强化学习——多臂赌博机：动作一价值方法

分类目录：《深入理解强化学习》总目录本文我们来详细分析估计动作的价值的算法。我们使用这些价值的估计来进行动作的选择，这一类方法被统称为“动作一价值方法"。

von Neumann·2023-11-05 22:56

Google DeepMind研究员杨梦娇：基础模型与顺序决策的问题、方法、及应用

她的研究兴趣包括模仿学习、深度强化学习(RL)、顺序决策、和基础模型。她的工作涵盖了离线强化学习、顺序决策的表示学习，以及控制、规划和RL的生成建模。

智源社区·2023-11-05 22:21

强化学习——动态规划法

状态值函数与动作值函数的关系5.贝尔曼方程（动态规划法核心）三、策略评估1.基于状态值函数评估策略2.基于动作值函数评估策略四、策略改进（策略求解）1.基于状态值函数的策略改进2.基于动作值函数的策略改进五、动态规划法与强化学习的联系总结前言关于动态规划法的详

认真听讲的学渣·2023-11-05 20:23

应用于真实世界机器人的强化学习

https://www.toutiao.com/a6687548418732065283/机器人在整个现代工业中都很普遍。与上个世纪的大多数科幻作品不同，类人机器人仍然没有收拾我们的脏盘子和垃圾，也没有施瓦辛格的终结者在战场上作战（至少现在......）。但是，几乎在每个制造工厂中，机器人都在做几十年前人类工作人员过去所做的繁琐和艰巨的工作。机器人的重复而精确的工作能力任何需要在可以仔细控制和监控

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-05 20:21

强化学习（二）——动态规划

文章目录Reference1.预测（Prediction）1.1策略评估（IterativePolicyEvaluation）2.控制（Control）2.1策略迭代（PolicyIteration）2.2价值迭代（ValueIteration）2.3比较（Compare）Reference[1]https://github.com/datawhalechina/easy-rl[2]David_S

冠long馨·2023-11-05 20:47

强化学习基础三大优化方法：（一）动态规划

DynamicPlanning）方法（一）策略评估（二）策略迭代1.策略改进2.策略迭代3.迭代算法三、编程实践（一）环境介绍（二）策略编写1.初始化2.价值评估3.策略改进4.其他大佬的冰湖环境动态规划一、简介强化学习是一类解决马尔可夫决策过程的方法

山隆木对·2023-11-05 20:47

强化学习：基于模型的动态规划

强化学习：基于模型的动态规划方法1、最优价值函数2、动态规划方法2.1、策略迭代2.2、值迭代2.2.1、值迭代示例2.3、策略迭代和值迭代的异同1、最优价值函数最优状态价值函数：考虑到这个状态下，可能发生的所有后续动作

weixin_mm975247003·2023-11-05 20:17

强化学习路线规划之深度强化学习代码

虽然说很多代码都有问题，但是不管它们，我不是为了去debug，紧盯住自己的目标，目标是整理出一条通常的强化学习之路，让自己以及看到这些博客的大家在学习的时候能够少走一些弯路。

eyexin2018·2023-11-05 20:16

强化学习的动态规划二

一、典型示例考虑如下所示的4×4网格。图1非终端状态为S={1,2,...,14}。在每个状态下有四种可能的行为，A={up,down,right,left}，这些行为除了会将代理从网格上移走外，其他都会确定性地引起相应的状态转换。因此，例如，p(6|5,right)=1，p(10|5,right)=0，p(7|7,right)=1。这是一个无折扣的、分段的（episodic）任务。在到达终端状态

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:15

强化学习的动态规划

经典的DP算法在强化学习中具有有限的实用性，既因为其对完美模型的假设，也因为其巨大的计算费用，但它们在理论上仍然很重要。DP为理解其余部分所介绍的方法提供了必不可少的理论基础。

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:14

强化学习的动态规划三

一、策略的改进假设新的贪婪策略π0与旧的策略π效果相当，但并不优于π。由此得出vπ=vπ0，且根据之前的推导可以得出：对于所有的s∈S这与贝尔曼最优方程相同，因此，vπ0是v∗，π和π0是最佳策略。因此，策略改进给我们一个更好的策略，除非原始策略已经是最佳的。迄今为止考虑的是确定性策略的特殊情况。在一般情况下，随机策略π规定了每个状态s下采取每个行动a的概率，即π(a|s)。这些思想都很容易扩展到

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:39

蒙特卡洛树搜索算法实现_蒙特卡洛树搜索实现实时学习中的强化学习

wecoveredthefundamentalconceptsofreinforcementlearningandclosedthearticlewiththesetwokeyquestions:在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念

weixin_26630173·2023-11-05 20:29

强化学习笔记（七）：蒙特卡洛树搜索（MonteCarlo Tree Search）

目录选择扩展模拟反向传播课外资料如果说多臂赌博机问题被看做单步强化学习任务（只用一步决策玩哪个老虎机，然后就收到回报），那么蒙特卡洛树搜索可以看做是解决多步强化学习任务的工具。

唠叨小主·2023-11-05 20:27

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