强化学习从入门到实践第15页

Python编程从入门到实践

文章目录前言第1章起步变量字符串使用方法修改字符串的大小写合并（拼接）字符串使用制表符或换行符来添加空白删除空白使用字符串时避免语法错误数字整数浮点数使用函数str()避免类型错误注释/Python之禅第3章列表简介列表简介访问列表元素索引从0而不是1开始使用列表中的各个值修改、添加和删除元素从列表中删除元素使用del语句删除元素使用方法pop()删除元素弹出列表中任何位置处的元素根据值删除元素组

沪上菜鸟·2023-12-04 09:33

上游任务和下游任务

起源多任务学习中的定义理解结合定义分析例子示例1：计算机视觉示例2：自然语言处理示例3：语音处理示例4：强化学习总结起源"上游任务"和"下游任务"这两个术语在深度学习领域中通常用来描述一种多任务学习的框架

一杯水果茶！·2023-12-04 08:36

ChatGPT的总体技术路线

采用自然语言处理+搜索引擎集成的架构，构建GPT3.5+大型语言模型（LLM）+强化学习微调训练模型（RLHF），通过连接大量的语料库，在效果强大、基于自注意力机制的GPT3.5架构的大型语言模型（LLM

AIGC方案·2023-12-04 07:55

【 ChatGPT作者LilianWeng博客总结】智能体=LLM(大语言模型)+记忆+规划技巧+工具使用...

来源：深度强化学习实验室 Lii’Log的博客https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/本文约7500字，建议阅读15分钟LLM的潜力不仅仅限于生成写得好的副本

数据派THU·2023-12-04 07:21

OpenCvSharp从入门到实践-（06）创建图像

目录1、创建图像1.1实例1-创建黑色图像1.2实例2-创建白色图像1.3实例3-创建随机像素的雪花点图像2、图像拼接2.1水平拼接图像2.2垂直拼接图像2.3实例4-垂直和水平两种方式拼接两张图像在OpenCV中，黑白图像其实就是一个二维数组，彩色图像就是一个三位数组。数组中的每个元素就是图像中对应位置的像素值。1、创建图像在黑白图像中，像素值为0表示纯黑色，像素值为255表示纯白色1.1实例1

天天代码码天天·2023-12-04 00:39

【个人笔记】-python-强化学习-类-在内存中的值

{int}数值{int}200{float}数值{float}0.9{narray:维度}数值{narray:(1,)}[2.]{bool}True{bool}False{类名}对象1{类名}对象2

资源存储库·2023-12-03 23:08

强化学习中的 AC（Actor-Critic）、A2C（Advantage Actor-Critic）和A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

文章目录AC算法A2C算法A3C算法AC算法AC（Actor-Critic）算法是强化学习中的一种基本方法，它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点。

智能建造小硕·2023-12-03 22:54

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第3天，一期目标90天

2021年1月3日学习《少阴不可汗》学习总结：1.少阴病的人，手脚冰冷，且没有汗，硬要发汗的话，血会很被动，四肢冰凉的人血到不了末梢，再用汗法，人的血都会受伤，就像牙龈出血就要用附子剂才能够收拾，但不是发汗，出血了就用止血凉血。而且要看这个人是什么体质，要用阳药为主，就像经方就用桂枝救逆汤。2.一个人忽然之间狂咳嗽、拉肚子，谵语，寒热满分，这是一个标准的真武汤证，用真武汤就是治疗心衰竭和肾衰竭造成

最闪亮的那颗星_b02d·2023-12-03 20:21

强化学习（一）——基本概念及DQN

1基本概念智能体agent，做动作的主体，（大模型中的AIagent）环境environment：与智能体交互的对象状态state；当前所处状态，如围棋棋局动作action：执行的动作，如围棋可落子点奖励reward：执行当前动作得到的奖励,(大模型中的奖励模型)策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)当前状态如何选择action,如当前棋局，落子每个点的策略回报(累计奖励)re

晚点吧·2023-12-03 06:33

《python编程从入门到实践》第2版第八章课后练习

第八章练习8-1练习8-2练习8-3练习8-4练习8-5练习8-6练习8-7练习8-8练习8-9练习8-10练习8-11练习8-12练习8-13练习8-14练习8-15练习8-16练习8-17练习8-1消息编写一个名为display_message()的函数，它打印一个句子，指出你在本章学的是什么。调用这个函数，确认显示的消息正确无误。defdisplay_message():print("The

小白*进阶ing·2023-12-03 05:17

《python编程从入门到实践》第2版第九章课后练习

第九章练习9-1练习9-2练习9-3练习9-4练习9-5练习9-6练习9-7练习9-8练习9-9练习9-10练习9-11练习9-12练习9-13练习9-14练习9-15练习9-16练习9-1餐馆创建一个名为Restaurant的类，为其方法__init__()设置属性restaurant_name和cuisine_type。创建一个名为describe_restaurant()的方法和一个名为op

小白*进阶ing·2023-12-03 05:44

【20230416】

老师又在讲深度学习和强化学习强化学习强化学习做的事情策略今日任务完成任务下周党课课表论文阅读论文标题论文作者Introduction图形模型和结果No-promisespeedTwo-daypromisespeedOne-daypromisespeed

limuqing_134·2023-12-03 04:39

强化学习简明教程

到目前为止，我们主要关注监督学习问题（主要是分类）。在监督学习中，我们得到某种由输入/输出对组成的训练数据，目标是能够在学习模型后根据一些新输入来预测输出。例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。换句话说，类似于（但不完全是）这样的东西：NSDT工具推荐：T

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

DQN原理及PyTorch实现【强化学习】

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

强化学习Q-Learning算法和简单迷宫代码

使用到的符号：agent代理reward奖励state(s)状态action(a)行为Rreward矩阵Q矩阵：表示从经验中学到的知识episode：表示初始→目标一整个流程贝尔曼方程（迭代公式）：Q(s,a)←Q(s,a)+α[R(s,a)+γmax⁡a′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a)\leftarrowQ(s,a)+\alpha[R(s,a)+\gamma\mathop{\max

今我来思雨霏霏_JYF·2023-12-03 01:33

机械臂运动规划、抓取末端执行器、抓取开源项目

主要有三种方法，如传统的基于DMP的方法、模仿学习的方法和基于强化学习的方法。基于DMP的方法：主要包括DMP算法。形式化为稳定的非线性吸引子系统。基于模仿学习的方法：

cocapop·2023-12-02 17:35

OpenCvSharp从入门到实践-（05）通道

目录1、拆分通道1.1、实例1-拆分一副BGR图像的通道1.2、实例2-拆分一副HSV图像的通道2、合并通道2.1实例3-合并通道的顺序不同，图像的显示效果也不通实例4-合格H通道图像、S通道图像、V通道图像3、综合运用拆分通道和合并通道2.2、实例5-只把H通道的值调整为1804、alpha通道4.1、实例5-调整A通道的值一副BGR图像是由B通道、G通道、R通道这3个通道构成的。本篇博客介绍如

天天代码码天天·2023-12-02 17:30

[PyTorch][chapter 1][李宏毅深度学习-AI 简介]

前言：李宏毅深度学习从2017-2023的系列课程总结内容章节强化学习11李宏毅机器学习【2017】40李宏毅机器学习深度学习(完整版)国语【2020】119李宏毅大佬的深度学习与机器学【2022】90

明朝百晓生·2023-12-02 10:07

强化学习：原理与Python实战||一分钟秒懂人工智能对齐

文章目录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延伸阅读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

雪碧有白泡泡·2023-12-02 10:56

ethz（苏黎世联邦理工学院）机器人系统实验室开源库

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、开源库1.1OCS2-OptimalControlforSwitchedSystems1.2RSLGym-强化学习框架1.3ELMOEthercatSDK1.4Kindr

kuan_li_lyg·2023-12-02 10:38

OpenCvSharp从入门到实践-（03）像素

目录像素1、确定像素位置2、获取像素的BGR值3、修改像素的BGR值像素图像数字化是指用数字表示图像，每一幅数字图像都是有M行N列的像素组成的，其中每一个像素都存储一个像素值。计算机通常会把像素值处理为256个灰度级别，这256个灰度级别分别用区间[0,255]中的数值表示，其中，“0”表示纯黑色；“255”表示纯白色。像素是构成数字图像的基本单位，如下图是一副花朵的图像。放大图像中蓝色框区域，形

天天代码码天天·2023-12-02 00:37

深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战62-强化学习在简单游戏领域的应用，利用强化学习训练Agent程序的代码和步骤。本文介绍了如何利用强化学习构建智能体程序，而无需使用启发式算法。

微学AI·2023-12-02 00:03

【论文阅读】1 SkyChain：一个深度强化学习的动态区块链分片系统

SkyChain一、文献简介二、引言及重要信息2.1研究背景2.2研究目的和意义2.3文献的创新点三、研究内容3.1模型3.2自适应分类账协议3.2.1状态块创建3.2.2合并过程3.2.3拆分过程3.3评价框架3.3.1性能3.3.1.1共识延迟3.3.1.2重新分片延迟3.3.1.3处理事务数3.3.1.4约束3.3.2安全性3.3.3问题介绍四、基于DRL的动态分片框架4.1模型设计4.2训

Camina hacia ti·2023-12-01 20:17

《如何高效记忆》- 如何记住几乎所有东西：更多基本原则

从而超出刚好掌握或单纯记忆的程度，这已经被证明能有效的强化学习和提高

MrTrying·2023-12-01 15:10

文章解读与仿真程序复现思路——电力系统保护与控制EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的城市配电网多级动态重构优化运行方法》

这个标题涉及到城市配电网（UrbanPowerDistributionNetwork）的优化运行方法，其中使用了深度强化学习（DeepReinforcementLearning）技术，并且特别强调了多级动态重构

电网论文源程序·2023-12-01 09:47

重温强化学习之策略梯度算法

1、介绍这里仍考虑无模型的方法：策略是从值函数中导出的，使用贪婪的方法导出最优策略，使用e贪婪策略导出行为策略，直接参数化策略考虑之前强化学习分类：基于值函数的方法：学习值函数、用值函数导出策略基于策略的方法

BUPT-WT·2023-12-01 01:10

DDPG深度确定性策略梯度算法概述

目录1.Critic网络2.Actor网络3.主要技巧4.补充说明DDPG(DeepDeterministicPolicyGradient)是连续控制领域的经典强化学习算法，是结合PG和DQN的一种off-policy

北极与幽蓝·2023-12-01 01:10

深度强化学习-策略梯度算法深入理解

1引言在深度强化学习-策略梯度算法推导博文中，采用了两种方法推导策略梯度算法，并给出了Reinforce算法的伪代码。

indigo love·2023-12-01 01:40

表格型方法

表格型方法概念强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。概率函数与奖励函数概率函数定量地表达状态转移的概率，其可以表现环境的随机性。

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

策略算法与Actor-Critic网络

策略算法教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main策略梯度与前面的基于价值的算法不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化

数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

Policy Gradient策略梯度算法详解

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路

好程序不脱发·2023-12-01 01:08

我的Python笔记知识点总结

参考书《python编程从入门到实践》编辑器：pycharmPython版本：2.7Python编程简洁明了，比起c++等编程，容易上手得多，也没那么多复杂的定义命名的问题。

小猪猪同学·2023-11-30 19:30

PyTorch学习笔记

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录学习目标学习内容：一pytorch深度学习方法二构建一个简单神经网络三深度学习工作流和pytorch生态系统四基于pytorch构建CNN五RNN以及序列数据处理六生成对抗网络七强化学习八将

欢桑·2023-11-30 09:14

强化学习小笔记 —— 如何选择合适的更新步长

在强化学习中，动作价值函数的更新可以使用增量法，如下所示：Qk=1k∑i=1kri=1k(rk+∑i=1k−1ri)=1k(rk+(k−1)Qk−1)=1k(rk+kQk−1−Qk−1)=Qk−1+1k

然后就去远行吧·2023-11-30 05:16

强化学习基础-马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）

马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）是一种数学框架，用于建模和求解序贯决策问题。它基于马尔可夫性质，通过定义状态、行动、转移概率函数和奖励函数来描述决策过程，并通过最优化方法来求解最优策略。本文将详细介绍马尔可夫决策过程的原理和数学公式。第一部分：马尔可夫决策过程的原理1.1马尔可夫性质马尔可夫性质是马尔可夫决策过程的核心概念。它指的是在给定当前状态下，未来状态的

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

强化学习算法（二）DDPG

姓名：张轩学号：20011214440【嵌牛导读】在强化学习算法（一）这篇文章中我给大家介绍了A3C这一算法，讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题。

嚸蕶·2023-11-29 10:23

Unity学习笔记(二)——Unity ML-agents安装与配置(1.9.1)

Unity学习笔记(二)——UnityML-agents安装与配置(1.9.1)前言UnityML-agents是一个Unity给强化学习提供接口的库。

没有顶会的咸鱼·2023-11-29 03:09

强化学习——Task01 强化学习概述

强化学习——Task01强化学习概述1.ReinforementLearning2.IntroductiontoSequentialDecisionMakingAgentandEnvironmentReward3

Smaller.孔·2023-11-28 18:54

强化学习：gym库的二次开发学习

gym包含的主要文件envs：所有环境都保存在这个文件下spaces：环境所定义的状态、动作空间utils：环境中使用的一组常用实用程序warppers：包装，用于对已有的环境进行改变或者扩展init：读取时初始化core：核心环境，直接链接到给定的环境gym创建的环境主要在envs中，在这个里面可以找到常用的几个环境，比如：cart-pole,MountainCar等等。自我构建的gym环境都应

小新学算法·2023-11-28 17:08

《python从入门到实践》16.2.6 TypeError: object of type ‘int‘ has no len()

#coding:utf-8importpygalimportjsonfromitertoolsimportgroupbydates,months,weeks,weekdays,close=[],[],[],[],[]withopen('btc_close_2017.json','r')asf:btc_data=json.load(f)forbtc_dictinbtc_data:dates.appe

shinra1012·2023-11-28 14:41

Python编程：从入门到实践16.2.6——x轴坐标轴没按数据大小排序（问题解决）

代码如下：importjsonimportpygalimportmath#将数据加载到一个列表filename='btc_close_2017.json'withopen(filename)asf:btc_data=json.load(f)#创建5哥列表，分别存储日期和收盘价dates=[]months=[]weeks=[]weekdays=[]close=[]#每一天的信息forbtc_dict

快乐学习python·2023-11-28 14:07

《python编程从入门到实践》示例16.2.6代码块分析

本文代码贴出代码都是python3代码块正文importpygalfromitertoolsimportgroupbydefdraw_line(x_data,y_data,title,y_legend):xy_map=[]forx,yingroupby(sorted(zip(x_data,y_data)),key=lambda_:_[0]):y_list=[vfor_,viny]xy_map.ap

Animus_yian·2023-11-28 14:35

表征学习+强化学习

Firstly，我们先谈谈表征学习wikipedia给出的定义大概是：表征学习（又称特征学习representationlearning）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。瓶颈：（1）以前都是手工提取特征，但很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。（2）深度神经网络虽然可以有效地学到数据丰富的特征，但特征难以解读。通常神经网络层数越多，训练成本也越高。和预测学习

臻甄·2023-11-28 05:26

Python基础知识点-- 函数

此文章为Python基础知识点（从入门到实践）--函数，此节Python基础知识点主要包括：定义函数、传递实参、返回值、传递列表、传递任意数量的实参、将函数存储在模块中、函数编写指南。

耿鬼喝椰汁·2023-11-28 05:48

强化学习7 策略梯度算法

强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。

Ray77888·2023-11-28 02:52

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）概述通过贝尔曼方程求解最优策略π∗\pi^*π∗有3种基本方法：动态规划法、蒙特卡洛法和时间差分法。