分层强化学习

接口对象封装思想及实现-笔记

目录接口对象封装代码分层思想封装案例封装Tpshop商城登录Tpshop商城登录参数化接口对象封装代码分层思想分层思想：将普通思想分为两层，分为接口对象层和测试脚本层接口对象层：对接口进行封装，封装好之后
陈志化·2025-02-07 01:14

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。
心心喵·2025-02-06 22:53

它在强化学习中的作用是什么？

“若要得到救赎，必先承受痛苦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步，一起追光！！！
追光者♂·2025-02-06 14:34

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek
云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现

一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程：基于神经架构搜索的强化学习框架，AI可通过生成元代码模板（框架的抽象层定义）自动组合功能模块。
liron71·2025-02-06 10:35

国家超算平台上线DeepSeek - R1系列模型：开启AI新征程

它用了强化学习训练，推理的时候会反复思考验证，思维链能有好几万字长。在数学、代码编写和复杂逻辑推理这些方面，表现相当厉害
CodeJourney.·2025-02-06 08:25

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。
程序员辣条·2025-02-06 08:53

DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索

DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，其在自然语言处理和生成任务中的表现逐渐接近人类水平。
kaichu2·2025-02-06 03:07

大语言模型轻量化：知识蒸馏的范式迁移与工程实践

本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式，通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略，在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明，该方法在G
LucianaiB·2025-02-06 02:04

Web基础和HTTP协议

（1.域名结构）（2.域名结构类型）域名的结构是分层次的，由几个部分组成，通常由右至左读取，越向右层次越高，具
moluxiangfenglo·2025-02-06 01:27

机器学习在金融领域的应用

个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习
AI天才研究院·2025-02-05 17:01

LLM 算法工程师的速成指南：微调、强化学习微调与偏好微调

OpenAI近期在直播中，提到了两个新的概念：①强化学习微调（ReinforcementFine-Tuning）：仅需少量高质量数据（数十到数千个），模型即可通过强化学习处理复杂任务。
大模型玩家·2025-02-05 16:24

一切皆是映射：元学习中的神经架构搜索（NAS）

元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射：元学习中的神经架构搜索（NAS）在人工智能的广阔领域中，神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch，简称NAS）是一颗璀璨的明星
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:22

使用 HashMap 时，有哪些提升性能的技巧？

参考答案拆解1.核心优化方向分层解析HashMap的性能优化围绕减少哈希冲突、避免频繁扩容、优化遍历效率三大核心展开，以下是具体技巧：//示例：合理初始化HashMap（预估容量）intexpectedSize
一只蜘猪·2025-02-05 13:57

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

OpenAI早期专注于强化学习（RL），但在Transformer结构问世后，迅速调整方向，借助Google的开源研究开发出强大的LLM。然而，尽
·2025-02-05 02:16

Linux---架构概览

一、Linux架构分层的深度解析1.用户空间（UserSpace）用户空间是应用程序运行的环境，与内核空间隔离，确保系统稳定性。
kyle~·2025-02-05 01:35

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-04 18:02

站在Developer角度看DeepSeek：技术架构解析与开发实战指南

一、DeepSeek技术全景图：从实验室到生产环境1.1模型架构演进：重新定义Transformer可能性DeepSeek的分层动态稀疏Transformer架构在以下层面实现突破：硬件感知设计：根据GPU
嵌入式Jerry·2025-02-04 15:20

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

java内存模型及垃圾回收机制

1.2内存架构分层主内存：全局共享存储区域，所有共享变量的原始存储位置工作内存：线程私有缓存空
Alba Noctis·2025-02-04 14:39

人工智能机器学习基本概念详解

本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
猿享天开·2025-02-04 13:07

《计算机网络基础》(第二章：计算机网络体系结构 )

、原理四、示例五、分类六、发展七、功能两种模型的对比OSI参考模型概念定义：OSI（OpenSystemInterconnection）参考模型是国际标准化组织（ISO）制定的一个用于计算机网络通信的分层架构模型
请向我看齐·2025-02-04 09:04

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型
kcarly·2025-02-04 08:50

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统

传统的单智能体强化学习（RL）模型难以直接适用于这种场景，因此需要多智能体强化学习（MARL）的方法。1.2将问题转化为部分可观测马尔可夫决策过
由数入道·2025-02-04 05:30

AUTOSAR从入门到精通专栏总目录

AUTOSAR通过分层、模块化和封装的特性，革命性地改变了汽车电子软件开发。它简化了软硬件接口，提高了软件复用性，降低了开发成本和周期。
昂辉科技·2025-02-04 01:54

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。
好评笔记·2025-02-04 00:48

张家口市塞北地图矢量cdr格式ai2020年内容测评

分层可以修改内容文字和道路色彩等。2020年版本，全区县范围的图，不是城区范围图。范围看预览图。
天赐信息科技·2025-02-03 21:57

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-03 20:09

AIGC与虚拟身份及元宇宙的未来：虚拟人物创作与智能交互

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、AIGC在元宇宙中的作用1.1AIGC与虚拟人物创作1.1.1生成虚拟人物外观1.1.2个性化虚拟角色设计1.2AIGC与虚拟角色的行为与交互1.2.1行为生成与强化学习
云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

主要技术：1.强化学习(RL)核心是强化学习技术，像训练小狗一样，当模型做出正确的推理步骤或得到正确的
davenian·2025-02-03 18:56

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（一）：奖励函数（Reward Function）和价值函数（Value Function）的区别

奖励函数（RewardFunction）和价值函数（ValueFunction）的区别摘要1.定义与目标奖励函数（RewardFunction）价值函数（ValueFunction）2.核心区别3.具体示例场景：迷宫导航问题(1)奖励函数的设计(2)价值函数的计算对比结果4.关系与协同作用总结摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析！具体内容请阅读蘑菇书EasyRL！
墨绿色的摆渡人·2025-02-03 17:20

11、中台-DDD-几种微服务架构模型对比分析

引言在上一章中，我们深入探讨了DDD分层架构的基本概念和实现方法。这一章将重点介绍几种常用的微服务架构模型，包括洋葱架构、六边形架构，并对这两种架构模型与DDD分层架构进行对比分析。
大树~~·2025-02-03 17:47

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性，使得它能够高效地处理海量数据，并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面，I
weixin_30777913·2025-02-03 15:07

初入机器学习

也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习：本质是建模，将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型，合理设置初始模型，要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习
辰尘_星启·2025-02-03 14:54

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

java 绘制六边形_六边形架构 Java 实现

原标题：六边形架构Java实现链接：shipilev.net/jvm-anatomy-park/2-transparent-huge-pages/六边形架构是一种设计风格，通过分层实现核心逻辑与外部对象隔离
chinhoyoo·2025-02-03 12:39

SlimGPT: Layer-wise Structured Pruning for Large Language Models

SlimGPT：大型语言模型的分层结构化修剪摘要1引言2相关工作3前言4方法5实验6结论摘要大型语言模型（LLM）因其在各个领域的卓越能力而受到广泛关注，其巨大的参数规模为实际部署带来了挑战。
UnknownBody·2025-02-03 11:35

RPC 和 RESTFUL

一、网络分层聊今天的话题之前，先普及个关于网络架构的分层的知识，在当前的世界中，有两套网络的参考模型，一套是OSI参考模型，一套是TCP/IP的参考模型。
快乐的小三菊·2025-02-03 05:12

DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别

3.模型参数与规模4.应用场景5.性能表现6.发布时间7.价格1.各个模型架构DeepSeek-R1：未明确有特殊架构说明，但属于推理模型，可能在Transformer架构基础上针对推理做了优化，通过强化学习训练实现大量反思和验证
fpga和matlab·2025-02-03 01:12

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO强化学习中的Actor-Critic模型是什么？这与生成对抗网络（GANs）十分相似。
·2025-02-02 22:14

【Legged Gym】Legged Gym训练参数详解与自定义任务实现

LeggedGym训练参数详解与自定义任务实现在进行机器人强化学习训练时，LeggedGym提供了一套灵活的参数配置系统，以适应不同的训练需求和环境。
啵啵啵啵哲·2025-02-02 19:28

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。
BugNest·2025-02-02 16:03

LSTM 网络在强化学习中的应用

LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。
AI天才研究院·2025-02-02 14:23

Spring的应用场景和优势

以下是Spring的应用场景和核心优势的详细说明：一、Spring的主要应用场景企业级Web应用开发SpringMVC：用于构建分层清晰的Web应用，支持RESTfulAPI开发。
冰糖心158·2025-02-02 12:10

光网络结构

纵向光网络可纵向分层为客户层、光通道层（OCH）、光复用段层（OMS）和光传输层（OTS）等层。两个相邻层之间构成客户／服务层关系。客户层：由各种不同格式的客户信号（如S
AdaLeery·2025-02-02 10:49

软件架构原理与实战：解读架构师的职业发展路径

解读架构师的职业发展路径(1)一、软件架构的基本概念二、软件架构师的角色三、软件架构师的职业发展路径四、软件架构的原则与实战五、结语软件架构原理与实战：解读架构师的职业发展路径(2)引言软件架构的核心原理抽象化模块化封装分层服务导向架构
AI天才研究院·2025-02-02 08:01

Java 大视界 -- Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 （57）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-02-02 05:40

最新性能测试:Kafka、Pulsar 和 Pravega 哪个最强?

Pulsar和Kafka最初都被作为优秀的消息系统而为人熟知，但它们最近都做出了很大努力向存储系统方向发展，这两个系统最近都新增了分层存储的特性。
起码有故事·2025-02-01 23:40
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