强化学习从入门到实践第48页

自监督学习

学习的范式我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无监督学习（林轩田课程中把机器学习范式分为监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习）。

NYX_UNI·2023-04-10 20:12

每日学术速递4.9

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.HypLiLoc:TowardsEffectiveLiDARPoseRegressionwithHyperbolicFusion

AiCharm·2023-04-10 18:55

卷，卷，卷，SAM发布不到24h | BAAI、浙大、北大联合推出SegGPT

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理昨天都被Meta的SAM模型刷屏了吧！但在其发布24h不到！

AiCharm·2023-04-10 18:25

每日学术速递4.10

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Super-ResolvingFaceImagebyFacialParsingInformation标题

AiCharm·2023-04-10 18:43

爬虫笔记（一）——第一个爬虫

最近对爬虫比较感兴趣，就在csdn上的电子书里找了本爬虫书（Python网络爬虫从入门到实践第2版）学学看，顺便做下笔记。

不是七七子·2023-04-10 16:19

深度学习框架tensorflow

深度学习：深度学习、强化学习的底层都是神经网络架构。但是他比机器学习高的地方在于自动化，他帮你省事，不用从头去构建神经网络架构他基于机器学习,所以深度学习一定是框架。框架帮你写一些机器学习基础的东西。

@苏词吗？·2023-04-10 14:37

每日学术速递4.3

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CL1.ASurveyofLargeLanguageModels标题：大型语言模型综述作者：WayneXinZhao

AiCharm·2023-04-10 14:35

学贵得师亦贵得友

在班主任的组织下，进行了简单而有仪式感的开班典礼，领导讲话，强化学习目标；学员发言，指明努力方向。

zwj静·2023-04-10 10:51

【人工智能】AlphaGo VS 柯洁

本讲座简要讲述AlphaGo如何把深度学习、蒙特卡洛树搜索、强化学习等技术应用于围棋对弈中，以及AlphaGo从Fan到Zero的技术进步，并简要讨论深度学习可应用的其它预测问题。

小象学院·2023-04-10 10:13

ChatGPT的技术路线

在互联网开源数据集上进行训练，引入人工数据标注和强化学习两项功能，实现“从人类反馈中强化学习”。相比之前的模型，Ch

文斗士·2023-04-10 07:42

微信看一看强化学习推荐模型的知识蒸馏探索之路丨CIKM 2021

2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、全民K歌推荐系统算法、架构及后台实现4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索

智能推荐系统·2023-04-10 03:10

面向深度强化学习的策略迁移框架

深度强化学习解决很多复杂问题的能力已经有目共睹，然而，如何提升其学习效率是目前面临的主要问题之一。现有的很多方法已验证迁移学习可利用相关任务中获得的先验知识来加快强化学习任务的学习效率。

AITIME论道·2023-04-10 03:05

强化学习下的多教师知识蒸馏模型（学习笔记

对知识蒸馏的方法提出了一个新的方向采用多个不同的教师模型同时训练一个学生模型一个很明显的好处就是多个教师model可以减少单个教师模型它的bias但是当我们有多个老师的时候，学生模型是否能够根据自己的能力选择和结合教师模型的特点来选择性的向老师学习（根据老师的特点来主动学习）这样的一个想法来自一个观察一个厉害的老师不一定教出最优秀的学生从这张图表当中我们可以看出这个假设很显然加了这个Ro的老师模型

：）�东东要拼命·2023-04-10 03:04

什么是ChatGPT ?以及它的工作原理介绍

创建者结合使用监督学习和强化学习来微调ChatGPT，但正是强化学习组件使ChatGPT独一无二。创作者使用一种称为人类反馈强化学习(RLHF

Meta.Qing·2023-04-10 02:02

【强化学习】DQN与Double DQN

文章目录一、DQN1.1Q网络和目标网络1.2经验回放1.3DQN流程1.4DQN的Q估值过高问题二、DoubleDQN一、DQN1.1Q网络和目标网络Qπ(st,at)=rt+γQπ(st+1,π(st+1))Q^\pi(s_t,a_t)=r_t+\gammaQ^\pi(s_{t+1},\pi(s_{t+1}))Qπ(st,at)=rt+γQπ(st+1,π(st+1))在DQN中，有两个网络：

Katniss的名字被占用·2023-04-09 20:42

社区1月热门文章、ChatGPT工具汇总，强化学习安全和隐私、斯坦福大学CS234《智源社区强化学习周刊》第75期...

No.75智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动社区热门文章Google发布Bard与ChatGPT竞争https://hub.baai.ac.cn/view/23925纽约时报：ChatGPT诞生背后的故事

智源社区·2023-04-09 17:53

Globecom论文推荐、DeepMind证明强化学习在开放域中的适应性、强化学习知识大讲堂、《强化学习周刊》第76期...

No.76智源社区强化学习组强化学习研究观点资源活动关于周刊强化学习作为人工智能领域研究热点之一，其在人工智能领域以及学科交叉研究中的突出表现，引起越来越多的研究人员对该领域的关注。

智源社区·2023-04-09 17:53

Pytorch拾遗(2).max()和.min()方法的详解

每一列最小值组成的一维数组；#A.min(1)：返回A每一行最小值组成的一维数组；#A.max(0)：返回A每一列最大值组成的一维数组；#A.max(1)：返回A每一行最大值组成的一维数组；在pytorch写的代码特别是强化学习

难受啊！马飞...·2023-04-09 12:21

【动手学强化学习】安装gym subprocess-exited-with-error

动手学强化学习安装gym环境报错subprocess-exited-with-error以下内容均在ubuntu18.0.4环境使用最近在看《动手学强化学习》安装运行相关的gym环境时候遇到了一些问题。

工紫新波·2023-04-09 12:50

个性化推荐算法实战第11章排序模型总结与回顾

离线评估模型交叉验证(modelcv)modeltestdataperformance3、在线评估业务指标平均点击位置二、LTR中特征维度浅析1、特征维度2、特征的数目三、工业界Rank技术展望1、多目标学习2、强化学习第

程序员酱油哥·2023-04-09 12:59

python删除列表中重复元素

《Python编程--从入门到实践》练习5-10中有需要删除重复元素的地方检查用户名按下面说的编写一个程序，模拟网站确保每位用户的用户名都独一无二的方式。

笨小古·2023-04-09 10:38

InstructGPT笔记

接下来再收集一个数据集，通过刚才微调的模型输入问题得到一些输出答案，人工对这些答案按好坏进行排序，然后通过强化学习继续训练微调后的模

coding-day·2023-04-09 08:17

《花雕学AI》08：你也能玩转ChatGPT—需要应用与拓展的49种场景

3、ChatGPT是通过监督学习和强化学习的结合来微调的，它使用了一种叫做人类反馈强化学习（RLHF）的技术，它利用人类的反馈来优化模型的输出，减少有害

驴友花雕·2023-04-09 07:51

chatgpt平替，清华chatglm本地化部署教程（aigc大模型风口，校招找工作必备），包含weiui部署，api部署，对话框部署

经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加

xuxu1116·2023-04-09 04:59

机器学习强基计划8-3：详细推导核化主成分分析KPCA算法(附Python实现)

“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。

Mr.Winter`·2023-04-09 03:53

Python：类《Python编程：从入门到实践第2版》笔记

类面向对象编程是最有效的软件编写方法之一。classPerson:'''一个person类'''def__init__(self,name='',age=1,sex='',address='',phonenum=''):"""初始化属性name和age"""self.name=nameself.age=ageself.sex=sexself.address=addressself.phonenum

SUNX-T·2023-04-09 01:08

图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块

作者：AmitChaudhary编译：ronghuaiyang导读如果人工智能是一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。

风度78·2023-04-09 01:02

人们在居住时关注的不是[空间]，而是[空间感]。好的设计/布局=额外赠送了居住面积。

如何用强化学习与上述描述合作，设计更有空间感的设计（It'sallabouthowtosetconstraintsandrewardmechanism）Hereares

思考实践·2023-04-08 18:57

给大家推荐一波Python书单，电子版拿走不谢

1、Python编程：从入门到实践Amazon编程入门类榜首图书，年度最值得关注Pyth

编程帆帆·2023-04-08 18:40

pytorch在强化学习中的应用

pytorch在强化学习中的应用torch.distributions.categoricalCategorical()可以按照一定概率产生具体数字fromtorch.distributions.categoricalimportCategoricalrand

Cater Chen·2023-04-08 16:17

阅读《A2-RL: Aesthetics Aware Reinforcement Learning for

阅读《A2-RL:AestheticsAwareReinforcementLearningforImageCroppingDebang》一：文章的主要任务本文介绍的是如何用强化学习的方法对图片做美学剪裁如下图

winddy_akoky·2023-04-08 12:35

强化学习基础概念

深度强化学习DeepReinforcementLearning基本概念视频课程出自王树森https://www.youtube.com/watch?

kaggle竞赛指南·2023-04-08 05:35

AI创作优美文章的秘密大揭秘！

AI编程的基本概念机器学习是AI编程的核心，它涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习等多个领域，可以让计算机通过学习数据集来预测和

目标Web3·2023-04-08 01:07

Python入门：数据可视化（2）

这是《Python编程：从入门到实践》的第二个实践项目的第二部分，对应第16章，对CSV和JSON格式的数据绘制图表。

果蝇饲养员的生信笔记·2023-04-07 22:18

近期计划备忘（2022-08-11）

真昼之月·2023-04-07 21:55

蒙特卡洛积分与重要性采样

重要性采样在强化学习有着重要作用,它是蒙特卡洛积分的一种采样策略.目录概率论基础蒙特卡洛积分重要性采样参考概率论基础本文先补充两条基础的概率论公式,方便大家更好地看懂全文假设某一连续型随机变量的样本空间为

CristianoC·2023-04-07 14:01

每日学术速递4.7

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.EnhancingDeformableLocalFeaturesbyJointlyLearningtoDetectandDescribeKeypoints

AiCharm·2023-04-07 14:59

每日学术速递4.6

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.PODIA-3D:DomainAdaptationof3DGenerativeModelAcrossLargeDomainGapUsingPose-PreservedText-to-ImageDiffusion

AiCharm·2023-04-07 14:29

CVPR 2023 点云系列 | Point-NN无需训练的非参数、即插即用网络

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理我们提出了一种用于3D点云分析的非参数网络Point-NN，它由纯不可学习的组件组成：最远点采样(FPS)、k最近邻(k-NN)和池化操作

AiCharm·2023-04-07 14:29

Meta发布分割大模型[Segment Anything]CV的GPT时刻来临？

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理「这下CV是真不存在了。」这是知乎网友对于一篇Meta新论文的评价。如标题所述，这篇论文只做了一件事情：（零样本）分割一切。

AiCharm·2023-04-07 14:21

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类

dengdengwb·2023-04-07 14:48

【机器学习】吴恩达机器学习Deeplearning.ai

机器学习的两种主要类型是监督学习和无监督学习（强化学习在课程中不细讲）监督学习是进步最快和创新最多的算法。在课程中会学习一些实践机器学习算法的实用技巧。监督学习如今，机器学习正在创造巨大的经济

Lotay_天天·2023-04-07 10:32

【论文笔记 · RL】Reinforcement learning-based multi-agent system for network traffic signal control

文章目录Reinforcementlearning-basedmulti-agentsystemfornetworktrafficsignalcontrol摘要介绍系统模型符号及术语定义交叉路口网络设置强化学习基础定义系统调度算法

lokol.·2023-04-07 09:37

【论文笔记·RL】Traffic Signal Control Based on Reinforcement Learning with Graph Convolutional Neural Nets

TrafficSignalControlBasedonReinforcementLearningwithGraphConvolutionalNeuralNets摘要之前的强化学习方法都是用的是标准的神经网络