强化学习·所思所得第3页

【人工智能算法】人工智能算法都包括什么？请详细列出和解释

请详细列出和解释1.机器学习算法（MachineLearningAlgorithms）监督学习算法（SupervisedLearning）无监督学习算法（UnsupervisedLearning）强化学习算法

资源存储库·2025-02-27 22:08

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法

腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性（如楼梯、碎石路），传统的腿足机器人采用基于模型的控制器

shichaog·2025-02-27 22:05

微调 LLM （RLHF + DPO）

微调LLM（RLHF+DPO）使用强化学习（RL）根据人类反馈微调大语言模型（即RLHF）的方法，以及一种更有效的改进方法（即DPO）。

·2025-02-27 21:56

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

技术路线上，也不再局限于算力堆叠，而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且，投入更小、更垂直的小模型涌现，为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。

Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

DeepSeek R1、Kimi k1.5与OpenAI o1：技术架构、性能对比及应用前景深度剖析

深度拆解技术架构DeepSeekR1：强化学习驱动的革新之路DeepSeekR1的核心在于对

WilsonShiiii·2025-02-27 00:48

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型（LLM）严格遵守JSON模式

作者：BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构：MasterControlAIResearch链接：arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架

AI仙人掌·2025-02-26 20:17

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1的强化学习策略性能表现与基准测试

walkskyer·2025-02-26 05:53

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆

2401_87458718·2025-02-26 02:35

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（十三）：第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞= 0.26）（一）

第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞=0.26）（一）摘要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！对应蘑菇书附书代码——MonteCarlo.ipynb在MonteCarlo.ipynb目录下面创建envs文件夹，然后下载racetrack.py和track.txt放到envs

墨绿色的摆渡人·2025-02-26 01:32

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

机器学习笔记——特征工程

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·2025-02-25 22:37

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

ProgramHan·2025-02-25 09:05

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

m0_74825634·2025-02-25 01:37

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

接着，我们收集模型输出的排名数据集，使用人类反馈强化学习对这个经过监督学习训练的模型进

·2025-02-24 23:50

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调(SFT)和强化学习

moton2017·2025-02-24 18:47

整除运算符和取模运算符在C语言中都用于处理整数类型的操作数。整除运算符（/）用于计算两个整数相除的结果，而取模运算符（%）则用于计算两个整数相除后的余数。

它返回被除数除以除数所得的余数。例如，表达式3

安静漫游·2025-02-24 15:30

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码

算法与数据·2025-02-24 01:22

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

dringlestry·2025-02-23 21:50

(一)基于车险案例的多模型预测评估、箱线图绘制

一、案例引入(一)问题提出回访问卷是一种常用的、用于评估客户质量的手段，基于回访问卷所得数据，我们一定程度上能够推断具有什么样特征的用户可能更具有产品依赖性。

renshixinghuo·2025-02-23 18:59

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡

ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡在强化学习领域，智能体需要在环境中采取行动以最大化累积奖励。这个过程涉及到两个关键的决策因素：探索（exploration）和利用（exploitation）。

Chen_Chance·2025-02-23 09:22

C++：使用 SFML 创建强化学习迷宫场景

在强化学习中，迷宫通常作为一种环境，供智能体（Agent）在其中进行探索和学习。通过设计合适的环境，我们可以训练模型让其通过迷宫找到最优路径。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:10

DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化：告别拥堵的未来

DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架，为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据，包括地磁传感

人工智能专属驿站·2025-02-22 13:19

DeepSeek的架构设计

临港等多地超算中心构建混合集群，10万+GPU卡规模（含H100/A100等），通过自研RDMA网络实现μs级延迟能效优化:采用液冷+余热回收技术，PUE<1.1，算力密度达50kW/机柜故障自愈:基于强化学习的节点健康预测系统

程序猿000001号·2025-02-22 06:24

第二部分：typora

但是typora不同，它把源码和预览合二为一，实现了所见即所得。在typora中，有两种编辑方式，一种是混合界面（也就是源码和预览合二为一的界面），另一个就是源码模式（也就是编写源码的界面）。

linux kernel·2025-02-21 21:57

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全；什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全目录什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全语料清洗预训练指令微调强化学习内容安全什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架语料清洗语料清洗是对原始文本数据进行处理的过程

ZhangJiQun&MXP·2025-02-21 19:45

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

学习VC中所得的点点技术心得

1toolbar默认位图左上角那个点的颜色是透明色，不喜欢的话可以自己改。2VC++中WM_QUERYENDSESSIONWM_ENDSESSION为系统关机消息。3Java学习书推荐：《java编程思想》4在VC下执行DOS命令a.system("mdc://12");b.WinExec("Cmd.exe/Cmdc://12",SW_HIDE);c.ShellExecuteShellExecut

fang_xp·2025-02-21 10:48

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列）训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练

金枝玉叶9·2025-02-20 12:01

muzero 算法原理

Muzero算法是一种通用的强化学习算法，它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习，并通过回报函数来评估每一步的决策。

战神哥·2025-02-20 11:45

海康SDK中NET_DVR_CapturePicture方法截图使用心得概述

原先采用的方法NET_DVR_CaptureJPEGPicture，虽然能够成功截取图片，但所得图片格式为JPEG，这一格式由于采用了有损压缩技术，可能在后续的图像处理工作中影响图像质量。

Mr1Qian·2025-02-19 19:07

DeepSeek技术跟踪和本地部署实践

春节期间，我也紧跟技术潮流，跟踪学习了并部署了一下DeepSeek，应该说DeepSeek是中国人在AI领域一次技术创新，甚至超越，给各大AI公司提供了一条全新的赛道，其推出的强化学习等技术提醒大家AI

一望无际的大草原·2025-02-19 16:46

返回一个大于或等于给定容量数字的 2 的幂次方

通过这种方法，确保所得到的数字能够高效地支持哈希表等数据结构。

肥猪猪爸·2025-02-19 15:09

Mybatis-Plus学习笔记（自用）

Mybatis-Plus学习笔记（自用）本文根据黑马程序员的课程资料与百度搜索的资料共同整理所得，仅用于学习使用，如有侵权，请联系删除文章目录Mybatis-Plus学习笔记（自用）1.纯Mybatis

Zzzchc·2025-02-19 10:22

AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用

文章目录AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.

AI天才研究院·2025-02-19 09:45

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计1.状态空间定义2.动作空间设计3.奖励函数设计四、研究进展与优化方法1.

长安程序猿·2025-02-19 07:01

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五

Long_poem·2025-02-19 02:23

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。

AndrewHZ·2025-02-19 01:07

如何训练LLM“思考”（像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析

2024年9月，OpenAI发布了它的o1模型，该模型基于大规模强化学习训练，赋予了它“高级推理”能力。不幸的是，他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。

果冻人工智能·2025-02-18 22:06

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）

钟小宇·2025-02-18 18:11

评测系统的神经架构搜索优化

评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。

AI天才研究院·2025-02-18 13:50

强化学习原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

如何代写一份成熟的商业计划书？

这都需要你对自己公司有一个通盘的了解，对所有存在的问题都有所思考，对可能存在的隐患做好预案，并能够提出行之有效的工作计划。融资商业计划书也体现了上级对下级的承诺。公司战略的得以展开，必然意味着

TNT_13302909089·2025-02-17 23:25

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

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