强化学习· 第17页

《机器学习实战》1章-机器学习概览

-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签无监督学习无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。

一只勤劳的小鸡·2023-11-14 05:28

记校招这场尴尬的经历Ⅰ--阿里蚂蚁金服（算法工程师-机器学习）

拜托一个朋友进行的内推，本来是想内推C/C++开发的，朋友说：“你这项目经历也没有C/C++相关的，只有一个强化学习相关的，要不换个职位试试（虽然只有一个很low的Q-learning相关的项目）。”

ytao_liu·2023-11-14 05:28

python算法中的机器学习算法之半监督学习和强化学习（详解）

目录学习目标：学习内容：1.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）Ⅰ.基于图的半监督学习

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

【新书推荐】【2020】深度强化学习

人类最好从反馈中学习，我们被鼓励采取能带来积极结果的行动，同时又被消极后果的决定所吓倒。这种强化过程可以应用到计算机程序中，使它们能够解决经典编程无法解决的更复杂的问题。Humanslearnbestfromfeedback—weareencouragedtotakeactionsthatleadtopositiveresultswhiledeterredbydecisionswithnegati

梅花香——苦寒来·2023-11-13 18:57

[PyTorch][chapter 62][强化学习-基本概念]

前言：目录：强化学习概念马尔科夫决策Bellman方程格子世界例子一强化学习强化学习必须在尝试之后，才能发现哪些行为会导致奖励的最大化。

明朝百晓生·2023-11-13 18:55

ChatGPT 学习笔记 - 1

3、InstructGPT使用的技术是RLHF（来自用户反馈的强化学习）；4、两个目标：提高输出结果的有用性和真实性，降低有害性和偏差；5、在GPT3的prompt中

Linky1990·2023-11-13 03:43

强化学习中广义策略迭代

一、广义策略迭代策略迭代包括两个同时进行的交互过程，一个使价值函数与当前策略保持一致（策略评估），另一个使策略在当前价值函数下变得贪婪（策略改进）。在策略迭代中，这两个过程交替进行，每个过程在上一个过程完成之前开始，但这并不是必需的。例如，在价值迭代中，仅在每次策略改进之间执行一次策略评估的迭代。在异步DP方法中，评估和改进过程以更精细的粒度交错。在某些情况下，单个状态在一个过程中更新后才会返回另

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:27

强化学习中动态规划的效率

一、效率问题动态规划（DP）对于非常大的问题可能不实用，但与其他解决马尔可夫决策过程（MDP）的方法相比，DP方法实际上是非常有效的。如果我们忽略一些技术细节，那么DP方法（在最坏的情况下）找到最优策略所需的时间是状态和动作数量的多项式。如果我们用n和m表示状态和动作的数量，这意味着DP方法所需进行的计算操作数量小于n和m的多项式函数。尽管确定性策略的总数是mn，但DP方法保证在多项式时间内找到最

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:57

强化学习中蒙特卡罗方法

一、蒙特卡洛方法这里将介绍一个学习方法和发现最优策略的方法，用于估计价值函数。与前文不同，这里我们不假设完全了解环境。蒙特卡罗方法只需要经验——来自实际或模拟与环境的交互的样本序列的状态、动作和奖励。从实际经验中学习是引人注目的，因为它不需要任何关于环境动态的先验知识，但仍然可以实现最优行为。从模拟经验中学习也很强大。尽管需要一个模型，但该模型只需要生成样本转换，而不是动态规划所需的完整概率分布的

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:22

DoorGym：开源的可拓展的开门仿真环境，用于域随机化的强化学习、深度强化学习

0.概述目的：创建一个可以改变门把手形状、类型、位置、环境颜色、照明条件、机械臂结构的仿真环境，以训练出鲁棒性更高、更能关注到任务本质特征、容易迁移到现实的模型网址：环境下载，1.领域随机化DR假设很难对目标域进行完美建模，但很容易创建许多不同的模拟来近似目标域2.引擎Unity：用来为视觉提供渲染画面Mujoco：使用对应框架和接口3.环境组成：机械臂、门、门把手、门框、墙；其中前三者的物理特性

阿航626·2023-11-12 04:57

《强化学习与机器人控制》：探索深度学习的应用宝典

《强化学习与机器人控制》是一本涵盖了广泛主题的深度著作，它不仅介绍了人机交互控制和强化学习的基本原理，还深入探讨了无模型强化学习控制器以及其在机器人控制中的应用。

清图·2023-11-11 20:39

【机器学习范式】监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，自监督学习，迁移学习，对比分析+详解与示例代码

目录1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):4.半监督学习(Semi-SupervisedLearning

LeapMay·2023-11-11 17:43

Python强化学习实战及其AI原理详解

文章目录1.引言2.时间旅行和平行宇宙3.强化学习4.策略梯度算法5.代码案例6.推荐阅读与粉丝福利1.引言时间循环是一类热门的影视题材，其设定常常如下：主人公可以主动或被动的回到过去。

爱编程的喵喵·2023-11-11 15:10

无梯度强化学习：使用遗传算法进化代理

一、说明我想提高我的强化学习技能。由于对这个领域一无所知，我参加了一门课程，接触到了Q学习及其“深度”等效项（深度Q学习）。在那里我接触到了OpenAI的Gym，他们有多种环境可供代理玩耍和学习。

无水先生·2023-11-11 11:12

【码银送书第十期】《强化学习：原理与Python实战》

目录1.什么是人工智能对齐2.为什么要研究人工智能对齐3.人工智能对齐的常见方法1.什么是人工智能对齐人工智能对齐（AIAlignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问答系统为例，ChatGPT的回答可能会含有危害祖国统一、侮辱先烈、丑化中华民族、教唆暴力、出口成“脏”等违法或不符合社会主义核心价值观的

码银·2023-11-11 09:21

用于强化学习的置换不变神经网络

一、介绍如果强化学习代理提供的输入在训练中未明确定义，则通常表现不佳。一种新方法使RL代理能够正常运行，即使受到损坏、不完整或混乱的输入的影响也是如此。

无水先生·2023-11-11 08:25

机器学习之深度强化学习

机器学习之深度强化学习机器学习最酷的分支应该算是深度学习（Deeplearning）和强化学习（Reinforcementlearning）。

丫头片子不懂事·2023-11-11 06:11

基于强化学习的期权量化交易回测系统5

我们现在已经可以在主循环中获取行情数据，并且传给了Agent类。接下来Agent类会调用策略类，由于决定采取的行动。在策略类做决策时，需要参考用户仓位Position信息，还有就是权利金、保证金、手续费等计算，在本篇博文中将对这些内容进行介绍。交易费用计算在进行期权交易时，多头买入认购和认沽期权时，需要向卖出方支付权利金，而为了保证卖方可以履约，要向卖方收取保证金。同时，券商还会收取手续费和税费，

最老程序员闫涛·2023-11-11 06:35

AI由许多不同的技术组成，其中一些最核心的技术如下

机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。深度学习：这是一种基于神经网络的机器学习技术，它可以通过学习大量的数据来提取有用的特征。

软件开发小胡·2023-11-11 04:28

你需要新的好奇心方法克服强化学习中的「拓展症」

雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：强化学习（RL）是当下机器学习最活跃的研究方向之一，其中智能体在做正确的事情时获得奖励，否则获得惩罚。

weixin_33939843·2023-11-11 03:31

《强化学习Sutton》读书笔记（一）——多臂赌博机（Multi-armed Bandits）

此为《强化学习》第二章。多臂赌博机问题描述问题描述略。理想状态下，如果我们可以知道做出行为aa时得到的期望价值，那问题就结了，按期望选择最大的就好了。

yucong96·2023-11-11 00:28

强化学习导论（第二版）第二章多臂赌博机

本书的第一章大部分为概念性内容，本篇博客的目的是想将强化学习的内容结合实际用习题和代码来展现出来。因此，直接而从第二章开始。但是有一个地方需要强调，强化学习

yuxzhang·2023-11-11 00:28

第2章：多臂赌博机

参考书籍：ReinforcementLearningAnintroduction第二版作者：RichardS.SuttonandAndrewG.Barto以及此书的中文版《强化学习》第2章：多臂赌博机上一章

格雷拉-皮奇·2023-11-11 00:27

强化学习：2.多摇臂赌博机的应用

强化学习：2.多摇臂赌博机2.1k-摇臂赌博机问题2.2动作值方法2.310-摇臂测试工具2.4增量式实现2.5追踪非固定性问题2.6乐观初始值2.7上置信界动作选择2.8梯度赌博机算法2.9关联搜索(

人工智睿·2023-11-11 00:27

《强化学习》-读书笔记-第二章多臂赌博机

2.1一个k臂赌博机问题2.2动作-价值方法2.310臂测试平台2.4增量式实现跟踪一个非平稳问题乐观初始值基于置信度上界（UCB）的动作选择梯度赌博机算法二.多臂赌博机在只有一个状态的简化情况下讨论强化学习中评估和反馈的诸多性质

小了白了兔_白了又了白·2023-11-11 00:27

国科大高级人工智能10-强化学习（多臂赌博机、贝尔曼）

无状态）马尔科夫决策过程MDP(markovdecisionprocess1.动态规划蒙特卡罗方法——不知道环境完整模型情况下2.1on-policy蒙特卡罗2.2off-policy蒙特卡罗时序差分方法强化学习

叶落叶子·2023-11-11 00:26

如何在时间循环里最优决策——时间旅行者的最优决策

文章目录每日一句正能量前言时间旅行和平行宇宙强化学习策略梯度算法代码案例推荐阅读赠书活动每日一句正能量做一个决定，并不难，难的是付诸行动，并且坚持到底。

想你依然心痛·2023-11-11 00:56

【强化学习笔记-01】多臂赌博机问题

参考资料：https://leovan.me/cn/2020/05/multi-armed-bandit/1.问题描述一个赌徒，要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题(Multi-armedbanditproblem,MAB)多臂赌博机问题中，

Xieyh@CUC·2023-11-11 00:56

【强化学习】多臂老虎机

目录简介k臂老虎机问题动作-价值方法10臂测试平台增量式实现跟踪一个非平稳问题乐观初始值基于置信度上界的动作选择梯度赌博机算法关联搜索（上下文相关的赌博机）简介强化学习与机器学习最大的不同，在于前者的训练信号是用来评估给定动作的好坏的

sword_csdn·2023-11-11 00:25

强化学习多臂赌博机

强化学习与其他机器学习方法最大的不同，就在于前者的训练信号是用来评估给定动作的好坏的，而不是通过给出正确动作范例来进行直接的指导。

羽星_s·2023-11-11 00:24

第一部分表格型求解方法：第二章多臂赌博机

2.7基于置信度上界的动作选择练习官方答案：2.8梯度赌博机算法练习官方答案通过随机梯度上升实现梯度赌博机算法2.9关联搜索（上下文相关的赌博机）练习2.10本章小结练习第一部分表格型求解方法主要介绍简单强化学习所使用的算法的核心思想

草帽KIKI·2023-11-11 00:23

强化学习中的问题--多臂赌博机与上下文赌博机

强化学习上图：多臂赌博机问题中，只有行动影响回报。中图：上下文赌博机问题中，状态和行动都影响回报。下图：完备强化学习问题中，行动影响状态，回报可能在时间上延迟。

ZJKL_Silence·2023-11-11 00:51

深入理解强化学习——多臂赌博机：梯度赌博机算法的数学证明

分类目录：《深入理解强化学习》总目录通过将梯度赌博机算法理解为梯度上升的随机近似，我们可以深人了解这一算法的本质。

von Neumann·2023-11-11 00:48

组合优化开题报告分享：基于强化学习的旅行商问题研究

基于强化学习的旅行商问题研究课题的来源、意义课题的国内外研究概况及发展趋势课题的研究内容和技术方案理论与实践方面预计的预期成果主要参考文献课题的来源、意义课题来源：微软亚洲研究院联合研究基金和某公司横向项目优化问题涉及在不同的可能性中找到最佳配置或

原创小白变怪兽·2023-11-10 17:34

《Grokking Deep Reinforcement Learning》笔记（Chapter 8-10）

Chapter8本书依然聚焦于强化学习问题中智能体与环境交互之后得到的feedbacksignal的形式，前7章包含了sequentialandevaluativefeedback，而DRL的目标是构建一个能够从

RavenRaaven·2023-11-10 14:02

【深度强化学习】1. 基础部分

文章目录强化学习纲要-基础部分强化学习应用案例强化学习在做什么？

*pprp*·2023-11-10 13:22

[PyTorch][chapter 61][强化学习-免模型学习 off-policy]

前言：蒙特卡罗的学习基本流程：PolicyEvaluation:生成动作-状态轨迹,完成价值函数的估计。PolicyImprovement:通过价值函数估计来优化policy。同策略（one-policy）：产生采样轨迹的策略和要改善的策略相同。PolicyEvaluation:通过-贪心策略（）,产生（状态-动作-奖赏）轨迹。PolicyImprovement:原始策略也是-贪心策略（),通过价

明朝百晓生·2023-11-10 13:48

机器学习复习（待更新）

01绪论（1）机器学习基本分类：监督学习（有标签）半监督学习（部分标签，找数据结构）无监督学习（无标签，找数据结构）强化学习（不断交互，根据反馈调整策略）（2）机器学习根据预测任务不同的分类：分类问题回归问题标注问题

y_lov·2023-11-10 13:12

Talk | 马里兰大学博士生吴曦旸：分布式多智能体强化学习在复杂交通轨迹规划中的应用

他与大家分享的主题是:“分布式多智能体强化学习在复杂交通轨迹规划中的应用”，介绍了他的团队在运用意图感知进行轨迹规划的分布式多智能体强化学习算法的相关研究上所做的一系列研究成果。

TechBeat人工智能社区·2023-11-10 12:17

轻松连接电商平台：百川 Baichuan2-53B模型在无代码开发环境中的应用

它融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，表现突出。这款大模型可以通过集简云实现与各种系统的连接和集成，无需复杂的API开发，极大地优化了客服平台和OA系统的运行。

集简云-软件连接神器·2023-11-10 12:27

【强化学习】结合Python实战深入分析原理

秋说·2023-11-10 10:09

人工智能（AI）是一种快速发展的技术，其未来发展前景非常广阔。

他们需要具备编程和数学技能，能够构建和训练各种类型的机器学习模型，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

软件开发小胡·2023-11-10 09:38

详解机器学习最优化算法

前言对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。

金戈鐡馬·2023-11-10 04:35

Leo赠书活动-06期【强化学习：原理与Python实战】文末送书

✅作者简介：大家好，我是Leo，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人个人主页：Leo的博客当前专栏：赠书活动专栏✨特色专栏：MySQL学习本文内容：Leo赠书活动-06期【强化学习：原理与

LeoToJavaer·2023-11-10 00:05

AI对抗中的AI：技术展望与应用研究

我们将关注领域包括对抗学习、对抗生成网络、强化学习等，并分析潜在应用领域中的挑战和机遇。引言随着人工智能技术的日新月异，我们正处于一个信息爆炸的时代。

液态不合群·2023-11-09 11:23

AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析

AlphaGoZero是Deepmind最后一代AI围棋算法，因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的：给定任何游戏规则，AI从零出发只通过自我对弈的方式提高，最终可以取得超越任何对手（包括顶级人类棋手和上一代AlphaGo）的能力。换种方式说，当给定足够多的时间和计算资源，可以取得无限逼近游戏真实解的能力。这一篇，我们深入分析AlphaGoZero的设计理念和关键组件的细节并解释组件之间的关联。下一

人工智能与算法学习·2023-11-09 05:27

论文翻译：Mastering the Game of Go without Human Knowledge (第一部分)

这些神经网络使用人类的专家数据进行监督学习，以及通过自我对弈进行强化学习。在这里，我们介绍一个仅仅基于强化学习的算法，除了游戏规则外没有任何的人类数据，指导，或领域知识。AlphaGo

weixin_33709364·2023-11-09 05:56

Mastering the game of Go without human knowledge (AlphaGo Zero)

AlphaGo的树搜索结合了深度神经网络，这些网络是由专家知识进行监督式学习以及从selfplay中进行强化学习。AlphaGoZero仅基于强化学习，一个神经网络被训练来预测行为的选择和价值。

困比比·2023-11-09 05:19

论文《Masteing the game of Go without human knowledge》解读

1、整体解读AlphaGoZero中使用的是强化学习方法，使用的深度神经网络记为fθfθ(其中θθ是网络的参数)。

HawardScut·2023-11-09 05:41

Alphago Zero的原理及实现：Mastering the game of Go without human knowledge

近年来强化学习算法广泛应用于游戏对抗上，通用的强化学习模型一般包含了Actor模型和Critic模型，其中Actor模型根据状态生成下一步动作，而Critic模型估计状态的价值，这两个模型通过相互迭代训练

tostq·2023-11-09 05:37

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