强化学习从入门到实践第35页

强化学习(3)：DQN及其变式

本章内容主要参考了UCBerkeleyDeepRLBootcamp的内容，由作者按照自己的理解整理而成本讲讨论著名的DQN算法（DeepQ-NetworksAlgorithm）一、对Q-Learning的简单复习对于参数化后的Q函数Qθ(s,a)Q_\theta(s,a)Qθ(s,a)，其自变量是当前所在的状态与进行的动作的组合，函数值代表这种组合对应的奖励值的大小。在进行学习迭代更新的时候采用逐

免点口几·2023-08-13 01:42

【强化学习】值函数算法DQNs详解【Vanilla DQN & Double DQN & Dueling DQN】

DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】文章目录DQNs【VanillaDQN&DoubleDQN&DuelingDQN】1.DQN及其变种介绍1.1VanillaDQN1.2DoubleDQN1.3DuelingDQN2.Gym环境介绍2.1ObseravtionSpace2.2RewardFunction2.3ActionSpace3.DQNsCode3.1V

木心·2023-08-13 01:11

【伤寒强化学习训练】打卡第十七天一期90天

11.8.1厥阴篇条文11.80-11.90讲解《伤寒杂病论》中“下利”的归类从太阳篇、阳明篇一路学到现在，张仲景的六经传变里学过的“下利”有很多种：1）太阳篇中比较典型的就是葛根芩连汤证，它的确是在一个太阳病的框架下面，葛根汤证2）少阳病的框架之下发生的下利，必须要调畅少阳的气机，才能够让这个肠胃的情报恢复正常3）太阴的下利，理中汤4）少阴的下利，要温脾阳，温肾阳，要驱寒，四逆汤、白通汤，越拉手

A卐炏澬焚·2023-08-12 15:22

2019-11-01 机器学习的基础概念

还有强化学习，半监督学习。监督学习：D计为数据，X表示为一个样本的特征，y表示为标签，在监督学习下，既有特征也有标签。就是给定了X，能否得出y，学出X和y的映射关系（线性关系与非线性关系）。

LingSmart·2023-08-12 14:55

Python必备书籍

《Python编程：从入门到实践》第一部分：关于测试代码。Python基础知识，叙述了字典

程序员_孤离·2023-08-12 10:17

ChatGpt发展历程

ChatGPT基于GPT-3.5系列，并使用强化学习算法来训练。它以对话的方式与用户进行交互，通过模仿从互联网整理的庞大文本数据库中的语言统计模式来生成回答。2023年1月末，ChatGP

耀南.·2023-08-12 09:37

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN

计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

模仿学习(行为克隆，逆强化学习，生成式对抗模仿学习）

目录1.模仿学习1.1先说强化学习1.2再说逆强化学习1.3最后说生成对抗模仿学习1.3.1先说GAN1.3.2再说生成对抗模仿学习1.4逆强化学习常用方法参考文献1.模仿学习定义：当我们想训练机器人时

笑傲江湖2023·2023-08-11 22:20

强化学习基础

强化学习策略网络输入状态s，输出动作a的概率分布如下：π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)多次训练轨迹如下r表示回报横轴为T,1个回合的步骤数纵轴为N,回合数，1行代表1条轨迹，符合概率分布P[s11a11r11

码狂☆·2023-08-11 17:47

【深入了解pytorch】PyTorch强化学习：强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法

【深入了解pytorch】PyTorch强化学习：强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法PyTorch强化学习：介绍强化学习的基本概念、马尔可夫决策过程（MDP）和常见的强化学习算法引言强化学习的基本概念状态

prince_zxill·2023-08-11 09:52

小试牛刀：应用深度强化学习优化文本摘要思路及在裁判文书摘要上的实践效果

一、引言近期，随着大模型的出现，强化学习再一次的引起了本人的兴趣，本文将应用深度强化学习来优化文本摘要模型，使生成的摘要更加的流畅。

余俊晖·2023-08-11 06:45

零基础小白入门Python & 爬虫，值得看的几本书籍

Python入门系列《Python编程从入门到实践》最畅销的Python编程书，也是一本适合新手小白入门的书籍。我个人也比较推荐这本，包括基础知识和项目两部分，基础篇介绍

Python蛋挞·2023-08-11 05:45

初识滴滴交易策略之三：供需调节

供需的动态性供需的相互作用2.滴滴业务场景涉及的供需调节技术供需感知和供需预测时序预测供需调节以提升市场匹配程度，保持供需平衡整数规划为司机规划更好的出车方式模仿学习（ImitationLearning）离线强化学习

滴滴技术·2023-08-10 20:14

马尔可夫性质、马尔可夫链和马尔可夫过程

现在非常热门的强化学习都是基于马尔可夫过程方法建立的。

九三智能控v·2023-08-10 19:22

基于Qlearning强化学习的路径规划算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1Q值更新规则4.2基于Q-learning的路径规划算法设计4.3Q-learning路径规划流程5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022A3.部分核心程序...................................................[T,crowd

简简单单做算法·2023-08-10 16:40

深度学习的发展

目录神经网络的复兴图像识别和物体检测自然语言处理和机器翻译强化学习生成模型和生成对抗网络（GAN）迁移学习和预训练模型基础设施和算力的提升在过去的十年中，深度学习经历了巨大的发展和突破，以至于被广泛认为是人工智能领域最具革命性和有影响力的技术之一

码上有前·2023-08-10 14:35

稀里糊涂的开始

nowornever也不是白说的，就这样下了一本“python编程：从入门到实践”，开始对陌生的领域进行探索。只是现在电脑也不好安装软件，估计也只能平时看书，周末实践了。

蓝调遇节奏·2023-08-10 14:27

AI Deep Reinforcement Learning Autonomous Driving（深度强化学习自动驾驶）

AIDeepReinforcementLearningAutonomousDriving（深度强化学习自动驾驶）背景介绍研究背景研究目的及意义项目设计内容算法介绍马尔可夫链及马尔可夫决策过程强化学习神经网络仿真平台

心清似水淡若云、·2023-08-10 12:58

8月2日预告 | ICCV 2023预讲会

哔哩哔哩直播通道扫码关注AITIME哔哩哔哩官方账号预约直播议程介绍8月2日10:30-11:3014:30-17:1010:30-10:50国珺峰强化学习的后门检测10:50--11:10宋子扬ActFormer

AITIME论道·2023-08-10 08:50

无人驾驶实战-第十二课（强化学习自动驾驶系统）（完）

—————————————————————————————————————————强化学习：通过和环境交互学习到如何在相应环境中采取最优策略的行为。

pzb19841116·2023-08-10 08:02

Docker学习二：Docker镜像与容器

组队学习：教程地址为：https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/master/Docker另外推荐大家阅读：Docker从入门到实践

浩波的笔记·2023-08-09 20:16

LLM日报-6.27-ChatPaperDaily-(1)

文章目录P106-26大型多模态模型：CVPR2023教程笔记P:206-26在强化学习中学习调节预训练模型P:306-26通过算术操作组合参数高效模块P:406-26KOSMOS-2:将多模态大型语言模型与世界联系起来

hehedadaq·2023-08-09 10:32

论文笔记【Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition】

作者在该论文中提出了一个循环注意强化学习框架，迭代地发现与不同语义对象相关的注意区域（含有信息的图像区域），并对这些区域预测相关标签

左灯右行_d493·2023-08-09 04:16

论文阅读---《Snippet Policy Network for Multi-classVaried-length ECG Early Classification》

为了解决这个问题，我们提出了一种基于深度强化学习的框架，即片段策略网络（SPN）

末世灯光·2023-08-09 01:02

机器学习---监督学习和非监督学习

根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习在监督学习中，提供给算法的包含所需解决方案的训练数据，成为标签或标记。

末世灯光·2023-08-08 13:46

RLHF不是万金油！MIT哈佛等32人研究天团揭露最大弱点，囊括250+论文成果，挑战大模型机制

来源|新智元当前，不论是GPT-4，还是Llama2等大语言模型，背后的机制都是人类反馈强化学习（RLHF）。RLHF就像是大模型的「万金油」，能够指导智能体学习并提升性能。

夕小瑶·2023-08-08 11:15

GPU显存泄露/显存溢出/显存爆炸解决方案

问题描述最近在跑一个基于pytorch的强化学习代码，在训练过程中显存增大非常明显，迭代不到200个iteration就可以占据70G+的显存。

行业边缘的摸鱼怪·2023-08-08 10:40

Llama 2：开放基础和微调聊天模型

自回归变压器在广泛的自监督数据语料库上进行预训练，然后通过强化学习(ReinforcementLearningwithhuma

TD程序员·2023-08-08 10:02

强化学习快餐教程(1) - gym环境搭建

强化学习快餐教程(1)-gym环境搭建欲练强化学习神功，首先得找一个可以操练的场地。

Jtag特工·2023-08-08 07:36

Benchmarking Augmentation Methods for Learning Robust Navigation Agents 论文阅读

BenchmarkingAugmentationMethodsforLearningRobustNavigationAgents:theWinningEntryofthe2021iGibsonChallenge作者：NaokiYokoyama,QianLuo来源：arXiv时间：2022Abstract深度强化学习和可扩展的真实感模拟的最新进展使得用于各种视觉任务

玛卡巴卡_qin·2023-08-08 07:46

Python编程从入门到实践练习第七章：input输入和while循环

目录一、input输入函数实例二、while循环2.1while结构练习题2.2使用while循环处理列表和字典2.2.1在列表之间移动元素2.2.2删除为特定值的多个列表元素2.2.3使用用户输入来填充字典练习题一、input输入函数input()方法：获取用户的输入信息，使用函数input()时，Python将用户输入解读为字符串。如果想要将input输入的字符串转换成需要的变量类型（如整型i

好喜欢吃红柚子·2023-08-08 06:11

Meta开源Llama 2免费大语言模型，媲美ChatGPT，可在线试玩

但最激动人心的还是其发布的微调模型(Llama2-Chat)，该模型已使用基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术针对

人工智能研究所·2023-08-08 03:41

训练强化学习的经验回放策略：experience replay

经验回放：ExperienceReplay（训练DQN的一种策略）优点：可以重复利用离线经验数据；连续的经验具有相关性，经验回放可以在离线经验BUFFER随机抽样，减少相关性；超参数：ReplayBuffer的长度；∙FindwbyminimizingL(w)=1T∑t=1Tδt22.∙Stochasticgradientdescent(SGD):∙Randomlysampleatransitio

KPer_Yang·2023-08-08 03:58

【腾讯云 Cloud studio 实战训练营】云端 IDE 构建移动端H5

优质专栏：vue3+vite+typeScript从入门到实践资料领取：前端进阶资料可以找我免费领取摸鱼学习交流：我们的宗旨是在「工作中摸鱼，摸鱼中进步」，期待大佬一起来摸鱼(文末有我wx或者私信)目录一

不叫猫先生·2023-08-08 02:45

人工智能研究的主流方法

符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理数据驱动（data-driven）为核心的机器学习探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习人工智能主流三种方法区别学习模式优势不足用规则教与人类逻辑推理相似

迎风布阵x·2023-08-08 01:22

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2深度学习的崛起卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）4.当代机器学习4.1迁移学习Fine-Tuning预训练模型4.2强化学习

TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

这就是ChatGPT阅读有感

ChatGPT是由OpenAI于2022年11月推出的一个人工智能聊天机器人程序，该程序基于大型语言模型GPT-3.5，使用指令微调（InstructionTuning）和基于人类反馈的强化学习技术（RLHF

zheng823602·2023-08-07 11:16

强化学习——价值学习

价值学习首先引入折扣回报的概念，Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...U_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+...Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+...，因此它依赖于action序列At,At+1,At+2,...A_t,A_{t+1},A_{t+2},...At,At+1,At+2,...以及状态序列St,St+1,St+2,...S_t,S_{

u小鬼·2023-08-07 08:35

强化学习算法总结（一）——从零到DQN变体

这是新开的一个系列，将结合理论和部分代码（byElegantRL）介绍强化学习中的算法，将从基础理论总结到现在常用的SAC,TD3等算法，希望能帮助大家重温知识点。

CristianoC·2023-08-06 18:20

使用强化学习破解迷宫实战

大家好，本文将实现一种强化学习算法来解决迷宫问题，并完成以下步骤：创建迷宫环境、定义迷宫类，以及使用值迭代算法（ValueIterationalgorithm）找到穿越迷宫的最优策略。

python156·2023-08-06 15:21

【伤寒强化学习训练】打卡第六十五天一期90天

太阳病方证总结一、太阳病经证1.太阳病中风表虚证：桂枝汤证、桂枝汤兼证（1）桂枝汤证：组成：桂枝3两（去皮），芍药3两，甘草2两（炙），生姜3两（切），大枣12枚。桂枝汤煎煮法：用七碗水煮成四五碗这样，去渣后就大概是三碗了，分三次喝；桂枝汤要及时服用，所以煮之前可以不泡。桂枝汤是发散的药，不是补药，发散的药煮久了辛辣的东西会蒸发掉，药性变弱，所以煮二三十分钟即可（有大黄的承气汤也不能煮太久）桂枝汤

A卐炏澬焚·2023-08-06 11:19

（亲测解决）PyCharm 从目录下导包提示 unresolved reference（完整图解）

一、同一目录下模块导入问题解决方案正如下图所示：可以看到，上图所示的问题是在Python从入门到实践目录下的自定义my_module.p

心无旁骛~·2023-08-06 09:36

Python编程从入门到实践练习第五章：if语句和条件测试

目录一、条件测试1.1检测多个条件（and/or）1.2检测特定值是否包含在列表中1.3if语句结构二、if语句处理列表2.1判断列表是否为空2.2练习题代码输出一、条件测试1.1检测多个条件（and/or）所用关键词and:两个条件都为trueor：至少满足一个条件实例age_o=20age_1=22print(age_o>=21andage_1=21orage_1<=22)1.2检测特定值是否

好喜欢吃红柚子·2023-08-06 03:14

Python编程从入门到实践练习第四章：对列表进行操作

本文目录一、创建数值列表1.1使用range创建数字列表涉及方法使用实例输出1.2列表解析1.3练习题代码输出二、对列表部分元素进行操作2.1切片使用实例2.2复制列表2.3练习题代码输出三、元组3.1元组介绍3.2练习题代码输出一、创建数值列表1.1使用range创建数字列表涉及方法range（）：生成一系列数字list（）：括号中的结果转换为列表次方运算：x**n代表x的n次方max()min

好喜欢吃红柚子·2023-08-06 03:43

Python编程从入门到实践练习第三章：列表简介

目录一、字符串1.1在字符串中使用变量二、列表2.1遍历列表练习题代码2.2列表元素的插入和删除涉及方法练习题代码2.3组织列表涉及方法练习题代码2.4索引参考书：Python从入门到实践（第二版）一、

好喜欢吃红柚子·2023-08-06 03:13

【伤寒强化学习训练】打卡第二十五天一期90天

一、【6.7】病有发热恶寒者，发于阳也，无热恶寒者，发于阴也。发于阳，七日愈，发于阴，六日愈，以阳数七，阴数六故也。1.《伤寒论》和《辅行诀》的源头都是《汤液经法》，条文里面提到的6和7的数字可以结合《辅行诀》里的五行成数来理解。2.五行的生数：天一生水，地二生火，三生木，四生金，五生土，然后转完一圈又回到六是水，七是火……3.阳进为补，其数七火数也，阴退为泻其数六水数也——6的意义除了水以外，还

A卐炏澬焚·2023-08-06 00:47

强化学习的应用领域和案例

你好，我是zhenguo(郭震)今天总结强化学习第四篇：强化学习的应用领域第一：游戏领域。强化学习在游戏领域有很多应用，如围棋、象棋、扑克等游戏的AI对战。

算法channel·2023-08-05 19:43

强化学习案例_强化学习系列案例 | 蒙特卡洛方法实现21点游戏策略

快速获取案例方式：数据酷客公众号内发送“强化学习”。蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)是20世纪40年代中期提出的一种以概率统计为指导的重要数值计算方法。

weixin_39928099·2023-08-05 19:42

强化学习（四） - 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Methods）及实例

强化学习（四）-蒙特卡洛方法（MonteCarloMethods）及实例4.蒙特卡洛方法4.1蒙特卡洛预测例4.1:Blackjack(21点)4.2动作价值的蒙特卡洛估计4.3MonteCarlo控制例

Stan Fu·2023-08-05 19:12

强化学习入门例子

flappybird为例子来讲看完这个我好像脑子里有个程序了：https://www.zhihu.com/question/26408259小鸟飞例子-建模关键点：增强学习有三个要素：状态S，动作A，奖惩R的策略QS：d(x,y)表示小鸟离下一根柱子的距离和高度差A：飞一下或者不飞，两种可选动作Q（S+A->R）：为一个策略表，也称之为Q，其实就是我们最终想学到的东西。就是在某状态S下采用不同动作

井底之蛙-hzq·2023-08-05 19:41

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