强化学习从入门到实践第27页

M1 Mac配置Linux服务器强化学习教程Spinning up环境实现画面回传（包含OPENGL问题解决方案）

文章目录问题背景本文适用场景作者环境问题提出问题解决方案画面回传（步骤一）解决方案方法一方法二步骤一可能遇到的坑解决spinningup视频回传问题（步骤二）解决方案步骤二可能遇到的坑结语问题背景对于计算机专业的学生来说，尤其是研究牲，Mac的用户还是非常多的，自从苹果推出M芯片系列MacBook，关于一些开发环境的配置就成了大问题，很多软件并不支持ARM架构，作为一名人工智能领域的研究生，pyt

任性不追风的克罗恩！·2023-10-08 06:25

【伤寒强化学习训练】打卡第六十九天一期90天

6.6.2小柴胡汤四大主症及兼症“心烦喜呕”，单说“心烦”，不一定要动到柴胡汤；柴胡证会郁而化火，所以上焦是有点热气的，上焦有热气闷着的时候一定会影响到心神，就会有烦的感觉，单是一味枙子就解决了，并不会形成柴胡证；上焦有火郁，要搭配“喜呕”这个条件，才能够形成比较象样的柴胡证；太阳经的呕是因为正气都跑到表面去抵抗病邪了，消化系统的能量不够了，吃饭自然就不香，那就只好呕了；两条经一起得病的时候，抵抗

A卐炏澬焚·2023-10-08 04:24

强化学习之Q-learning

部分专有名词在上一篇文章有介绍，本文不作过多赘述。目录前言算法思想算法详解算法公式探险者寻宝藏实战（一维）前言image我们做事情都会有自己的一个行为准则，比如小时候爸妈常说“不写完作业就不准看电视”。所以我们在写作业的状态（state）下，好的行为就是继续写作业，直到写完它，我们还可以得到奖励（reward），不好的行为就是没写完作业就跑去看电视了，被爸妈发现就会被惩罚，这种事情做的多了，也变成

CristianoC·2023-10-08 02:44

强化学习------Qlearning算法

简介Qlearning算法是一种value-based的强化学习算法，Q是quality的缩写，Q函数Q(state，action)表示在状态state下执行动作action的quality，也就是能获得的

韭菜盖饭·2023-10-07 22:13

强化学习------Sarsa算法

简介SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一个学习马尔可夫决策过程策略的算法，通常应用于机器学习和强化学习学习领域中。

韭菜盖饭·2023-10-07 22:09

强化学习环境 - robogym - 学习 - 3

强化学习环境-robogym-学习-3文章目录强化学习环境-robogym-学习-3项目地址为什么选择robogymObservation-观测信息Action-动作信息Initialization-初始状态设置项目地址

Ctrl+Alt+L·2023-10-07 20:27

强化学习框环境 - robogym - 学习 - 4

强化学习环境-robogym-学习-4文章目录强化学习环境-robogym-学习-4项目地址为什么选择robogym如何消去目标位置的阴影？如何让物体颜色变得正确？

Ctrl+Alt+L·2023-10-07 20:25

Python入门：数据可视化（1）

这是《Python编程：从入门到实践》的第二个实践项目的第一部分，对应第15章，使用Matplotlib和Plotly绘制简单的图表。是真的讲的太简略了。

果蝇饲养员的生信笔记·2023-10-07 08:14

学习人工智能AI路线

学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。了解常用的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch等。实践并练习，尝试自己解决一些练习题或者实际问题。学

坑货两只·2023-10-07 08:13

强化学习（RLAI）读书笔记第十六章Applications and Case Studies（不含alphago）

强化学习（RLAI）读书笔记第十六章ApplicationsandCaseStudies（不含alphago）16.1TD-Gammon16.2Samuel'sCheckersPlayer16.3Watson

无所知·2023-10-07 07:03

《统计学习方法》学习笔记之第一章

统计学习方法的学习笔记：第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节正则化和交叉验证正则化

资料加载中·2023-10-07 05:52

强化学习总结

强化学习一、强化学习概述1.强化学习简介强化学习最早可以追溯到早期控制论以及统计、心理学、神经科学、计算机科学等学科的一些研究。

perfect Yang·2023-10-07 05:17

Spring Boot在微服务架构中的应用：从入门到实践

目录一、微服务架构的概念和优势二、SpringBoot的基础概念和使用方法1.SpringBoot的基础概念包括：2.SpringBoot的使用方法包括：三、如何在SpringBoot中实现微服务架构，包括服务注册与发现、服务调用等1.服务注册与发现2.服务调用四、如何使用SpringCloud微服务框架来进一步简化微服务的实现和管理1.添加SpringCloud依赖2.配置SpringCloud

biegouyinwo916·2023-10-07 04:04

Robocup 仿真2D 学习笔记（一） ubuntu16.04 搭建 robocup 仿真2D环境

前言robocup2D是一个仿真机器人足球比赛，也是一个研究多智能体强化学习等机器学习理论算法的优秀平台，在接下来的一段时间，通过学习如何在robocup2D仿真比赛中运用机器学习算法，提高一个球队底层的实力

markchalse·2023-10-07 02:21

统计学习方法概论

1.统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习输入空间：输入变量取值的集合输出空间：输出变量取值的集合特征空间：所有特征向量存在的空间分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题回归问题

slsefe·2023-10-06 23:38

基于强化学习的走迷宫AI

有一个4*4的格子，要求用最短路径从（1，1）走到（4，4）迷宫中存在陷阱，落入则游戏结束参考：莫烦的程序学习：tkinter的使用

lojike·2023-10-06 21:45

LLMs 奖励剥削 RLHF: Reward hacking

接下来，您使用强化学习算法，即PPO，在基于当前版本的LLM生成的完成情况上，根据奖励对LLM的权重进行更新。您将在多个迭代中使用许多不同的提示和模型权重的更新来执行此周期，直到获得所期望的对齐

AI架构师易筋·2023-10-06 19:24

LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning

让我们把一切都整合在一起，看看您将如何在强化学习过程中使用奖励模型来更新LLM的权重，并生成与人对齐的模型。请记住，您希望从已经在您感兴趣的任务上表现良好的模型开始。您将努力使指导发现您的LLM对齐。

AI架构师易筋·2023-10-06 10:51

LLMs: 近端策略优化PPO Proximal policy optimization

EK，感谢您今天加入我们讨论PPO强化学习算法。谢谢您的邀请。PPO代表什么，这些

AI架构师易筋·2023-10-06 03:31

卷积神经网络

深度学习的学习方法大体分为监督学习、无监督学习、半监督学习，强化学习等。监督学习，它的特点在于数据模型已知，主要有回归和分类。回归可以通过神经网络模型，进行正向传播和反向传播。

龙眠散人·2023-10-06 02:14

【NeurIPS 2023】Backdoor对抗攻防论文汇总

GeneralizableBackdoorDetectionandRemovalforDeepReinforcementLearninghttps://neurips.cc/virtual/2023/poster/70618摘要：后门攻击对深度强化学习

m0_61899108·2023-10-05 13:57

LLMs 奖励模型 RLHF: Reward model

相反，奖励模型将在强化学习微调过程中代替人类标记者，自动选择首选的完成。这个奖励模型通常也是一个语言模型。

AI架构师易筋·2023-10-05 12:55

【AI】大数据机器学习—统计学习及监督学习概论

统计学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。参考书是李航的《统计学习方法》，该书主要讨论监督学习。统计学习作为一个研究领域，主要包括统计学习方法、统计学习理论和统计学习应用。

CSU_DEZ_THU·2023-10-05 07:26

强化学习实践（一）Gym介绍

学了一段时间强化学习的理论，近期准备进行一些算法实践。应用算法的前提是要创建一个合适的仿真环境，目前Openai的Gym(https://gym.openai.com)是主流的强化学习实验环境库。

笑傲江湖2023·2023-10-05 04:11

逆强化学习

1.逆强化学习的理论框架1.teacher的行为被定义成best2.学习的网络有两个，actor和reward3.每次迭代中通过比较actor与teacher的行为来更新rewardfunction，基于新的

江汉似年·2023-10-04 23:25

强化学习--DoubleDQN

系列文章目录强化学习提示：写完文章后，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系列文章目录前言一、强化学习是什么？

百度pkq·2023-10-04 22:00

强化学习（一）：Agent-Environment框架

作者博客：途中的树强化学习算法的思路非常简单，以游戏为例，如果在游戏中采取某种策略可以取得较高的得分，那么就进一步「强化」这种策略，以期继续取得较好的结果。

反派，·2023-10-04 22:00

在用强化学习解决实时调度问题时，是否可以采用性能较好的工作站训练，然后将结果copy到性能一般的电脑上去实现‘实时调度？

下午看论文突然有个疑问，我在用强化学习解决实时调度问题时，是否可以采用性能较好的工作站训练，然后将结果copy到性能一般的电脑上去实现‘实时调度呢？

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-10-04 22:58

强化学习（一）- 强化学习基础

定义强化学习（ReinforcementLearning，RL）是智能体（Agent）为了最大化长期回报（Return）的期望，通过观察系统环境，不断试错（Trial-and-Error）进行学习的过程

bymaymay·2023-10-04 22:55

强化学习 Q-learning 实战GYM下的CliffWalking爬悬崖游戏

CliffWalking如下图所示，S是起点，C是障碍，G是目标agent从S开始走，目标是找到到G的最短路径这里reward可以建模成-1，最终目标是让return最大，也就是路径最短代码和解释importgymimporttimeimportnumpyasnpclassQLearningAgent(object):def__init__(self,obs_n,act_n,learning_ra

Xurui_Luo·2023-10-04 22:55

解释强化学习中model-based和model-free,online和off line，on policy 和 off policy的关系与区别

解释强化学习中model-based和model-free,online和offline，onpolicy和offpolicy的关系与区别在强化学习中，有四个重要的概念，它们描述了不同的学习方法和策略评估方式

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-10-04 22:52

强化学习环境 - robogym - 学习 - 2

强化学习环境-robogym-学习-2文章目录强化学习环境-robogym-学习-2项目地址为什么选择robogymRearrange-环境部分介绍RobotControlInterface-机器人控制接口

Ctrl+Alt+L·2023-10-04 22:22

强化学习环境 - robogym - 学习 - 1

强化学习环境-robogym-学习-1项目地址https://github.com/openai/robogym为什么选择robogym自己的项目需要做一些机械臂table-top级的多任务操作robogym

Ctrl+Alt+L·2023-10-04 22:21

kafka从入门到实践

题图：pixabay上周在公上周在公司做了一次内部分享，关于kafka科普相关的。总结输出一下：kafka是什么？开源的消息引擎系统。流处理平台。我们说的更多的是"消息队列"。流处理是什么？流是数据。处理是动作。流处理就是不断对数据进行结果计算的动作。它的适用场景更多的是：监控告警日志流处理BI模型训练...我们常说的mq是什么？messagequeue。消息队列消息即数据。队列即存放消息的容器。

花一个无所·2023-10-04 18:16

大模型RLHF算法更新换代，DeepMind提出自训练离线强化学习框架ReST

这些技术造就了像GPT-3、PaLM等基座生成模型，在这些基座模型之上，研究人员通过引入人类反馈的强化学习算法（RLHF）开发出了例如ChatGPT这些与人类偏好保持一致的可聊天模型

TechBeat人工智能社区·2023-10-04 13:48

Ray和RLlib用于快速并行强化学习

作者|ChristianHubbs编译|VK来源|TowardsDataScienceRay不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。

磐创 AI·2023-10-04 06:41

DRL深度强化学习代码实战1——MountainCar-v0小车成功登顶

如果你是刚刚接触DRL的同学，那么本文的内容就是引你入胜的第一个小实验。DRL的学习离不开理论知识，但更不能缺少实践！废话不多说我们直接开始。0、实验环境和包版本①PyCharm2022Pro②gym0.25.2③python3.8.16④numpy1.23.51、初步了解Gym关于gym（以及其他的库/包），了解它的最好方法我认为是直接看官方文档，因为官方的文档和说明永远是最权威最前沿的，你看再

在屏幕前出油·2023-10-04 03:06

【强化学习】04 ——动态规划算法

文章目录1.简介2.策略迭代算法2.1策略评估Example12.2策略提升2.3策略迭代算法Example2:Jack'sCarRental3.价值迭代算法Example14.价值迭代VS.策略迭代总结DP扩展代码悬崖漫步（CliffWalking）冰湖（FrozenLake）参考1.简介动态规划（DynamicProgramming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例

yuan〇·2023-10-04 01:55

【强化学习】05 —— 基于无模型的强化学习（Prediction）

文章目录简介蒙特卡洛算法时序差分方法Example1MC和TD的对比偏差（Bias）/方差（Variance）的权衡Example2RandomWalkExample3AB反向传播(backup)Monte-CarloBackupTemporal-DifferenceBackupDynamicProgrammingBackupBootstrappingandSampling多步时序查分学习Exam

yuan〇·2023-10-04 01:22

大模型微调概览

文章目录微调和高效微调高效微调技术方法概述高效微调方法一：LoRA高效微调方法二:PrefixTuning高效微调方法三:PromptTuning高效微调方法四:P-Tuningv2基于强化学习的进阶微调方法

伊织code·2023-10-03 22:29

自信需要自我经验建构和观察学习

—《表现力：快速影响他人、成就自己的艺术》罗布•萨拉菲亚一个人的自信一方面是自己本身所带有的一种状态，另一方面是需要后天的一种建构与强化学习。

幸好我们曾遇见·2023-10-03 16:23

新兴技术成熟度曲线

通用人工智能/神经形态硬件/深度强化学习/量子计算/脑机接口等技术仍处在上升阶段。情感计算/自然语言问答/智能数字挖掘/虚拟个人助理等已经脱离曲线，走向成熟。

360linker·2023-10-03 14:53

C# json解析字符串总是多出双引号_json从入门到实践

诞生于JavaScript,json的前世今生json含义在开始之前，问个问题，什么是json？a：我猜它应该是某一门高深的技术(语重心长)b：json这个词为啥谷歌翻译?是啥新词语嘛？是不是搞错了哟？(底气十足)c：json这个我听过，我只知道他是一种很轻量存储结构，但具体真的不太懂(轻声)json它不是一个原有单词，其实是4个单词JavaScriptObjectNotation（JavaScr

weixin_39859715·2023-10-03 11:57

整理了197个经典SOTA模型，涵盖图像分类、目标检测、推荐系统等13个方向

今天来帮大家回顾一下计算机视觉、自然语言处理等热门研究领域的197个经典SOTA模型，涵盖了图像分类、图像生成、文本分类、强化学习、目标检测、推荐系统、语音识别等13个细分方向。

深度之眼·2023-10-03 07:30

turingbooks·2023-10-03 04:12

Transformer在小目标检测上的应用

本篇文章是博主在AI、无人机、强化学习等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。

不去幼儿园·2023-10-02 21:05

基于强化学习的节能路由（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1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及文章1概述无线传感器设备是物联网（IoT）的支柱，使现实世界的物体和人类能够连接到互联网并相互交互，以改善公民的生活条件。然而，物联网设备受到内存和功率限制，不允许高计算应用，而路由任务是使对象成为物联网网络的一部分的原因

长安程序猿·2023-10-02 03:38

文科学习vs现实学习

文科学习vs现实学习一千年前的样貌语言中的发音学习虽然能够通过笔记来强化学习，但是有些事物肯定是没有办法靠文章写作来的，需要直接的多注意多练习，比如你要唱歌，跳舞，画画这些都是不能够全然地依靠文本来思考的

不做学霸很久了·2023-10-02 01:51

python编程从入门到精通实践_《Python编程：从入门到实践》总结_Day01

此系列是关于《Python编程：从入门到实践》的总结，亦可看作是在我上一篇文章的基础上的加强版本，所以大家看到有些部分没有从浅入深的一个过程或者是没头没脑也请不要惊讶。

weixin_39782782·2023-10-01 16:44

python编程输入snip含义_《Python编程：从入门到实践》总结_Day03