强化学习从入门到实践第53页

强化学习 V.S. 自然语言处理，计算机保研er应该选哪个？

其中，感知解决what，在机器学习和深度学习技术的推动下,各行各业的AI应用得到了长足的发展,如计算机视觉、自然语言处理等等；决策解决how，强化学习在游戏、机器人等领域取得了一定效果；认知解决why，

Baoyan_cs·2023-03-14 07:36

PyTorch深度学习实战 | 自然语言处理与强化学习

本文主要介绍深度学习领域中自然语言处理与强化学习部分。自然语言区别于计算机所使用的机器语言和程序语言，是指人类用于日常交流的语言。而自然语言处理的目的是要让计算机来理解和处理人类的语言。

TiAmo zhang·2023-03-14 07:04

图像配准：从SIFT到深度学习

/p/a58d05c29c0f图像配准：从SIFT到深度学习什么是图像配准传统的基于特征的方法关键点检测和特征描述特征匹配图像变换深度学习方法特征提取Homography学习监督学习无监督学习其他方法强化学习复杂的转换图像配准

CVAIDL·2023-03-13 16:20

强化学习部分基础算法总结（Q-learning DQN PG AC DDPG TD3）

总结回顾一下近期学习的RL算法，并给部分实现算法整理了流程图、贴了代码。1.value-based基于价值的算法基于价值算法是通过对agent所属的environment的状态或者状态动作对进行评分。对于已经训练好的模型，agent只需要根据价值函数对当前状态选择评分最高的动作即可；对于正在训练的模型，我们通常将目标值（真实行动带来的反馈）和价值函数的预测值的差距作为loss训练价值函数。通常使用

RobinZZX·2023-03-13 05:20

婴儿与生俱来的学习动机

所以他们会寻找活动来强化学习和提高能力。他们在掌握某项技能后会表现出很满足的样子。这种快乐无需任何外界奖励，宝宝的快乐源于他达成想要的目标，比如爬行拿到了他想要的玩具。这不禁让我想到与

娜么拼·2023-03-12 14:53

【OpenCV从入门到实践】图像处理技术[像素]（全网最详细）

第一章Python机器学习入门之图像像素值输出教学目录第一章Python机器学习入门之图像像素值输出教学前言

@_猿来如此·2023-03-12 07:39

【OpenCV从入门到实践】图像像素处理、图像结合（详解）

目录一.对图像有充分的了解二.输出图像的像素2.1输出某个像素2.2双重循环输出所有像素三.对图像进行操作3.1更改像素值3.1.1效果展示3.2图像结合3.2.1效果展示一.对图像有充分的了解图像是彩色、灰色还是黑白，以及图像的大小网上随便找一张图，输出图像信息importcv2img1=cv2.imread('1.jpg')print(img1.shape)输出图像大小为了后面输出像素，范围不

@_猿来如此·2023-03-12 07:39

docker入门

参考文档：《docker从入门到实践》链接：https://pan.baidu.com/s/1aHX10uSVmka4lil3B1u0gw提取码：ltih学习步骤先阅读《docker从入门到实践》有关docker

yt_php·2023-03-11 19:11

分类

机器学习方法：监督学习，半监督学习，无监督学习，强化学习。监督学习：判别模型，生成模型。判别模型：条件随机场、线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。

帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

强化学习(Q-funcation,DQN)基本介绍

强化学习和监督，无监督学习的关系这三种同属于机器学习的范畴。与监督学习的区别：强化学习(RL)没有预先准备好的训练数据的输出值(label)。

NH3_·2023-03-11 12:27

【深度强化学习】(2) Double DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和大家分享一个深度强化学习算法DQN的改进版DoubleDQN，并基于OpenAI的gym环境库完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT

立Sir·2023-03-11 08:34

【深度强化学习】(1) DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位讲解一下深度强化学习中的基础模型DQN，配合OpenAI的gym环境，训练模型完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT

立Sir·2023-03-11 08:04

【强化学习】多智能体强化学习框架PYMARL

简介pymarl是由英国牛津大学计算机科学系机器学习研究组WhiRL部署的深度强化学习框架，实现包括以下算法：QMIX:QMIX:MonotonicValueFunctionFactorisationforDeepMulti-AgentReinforcementLearningCOMA

夕阳下的奔跑517·2023-03-11 08:34

【深度强化学习】(3) Policy Gradients 模型解析，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下基于策略的深度强化学习方法，策略梯度法是对策略进行建模，然后通过梯度上升更新策略网络的参数。我们使用了OpenAI的gym库，基于策略梯度法完成了一个小游戏。

立Sir·2023-03-11 08:33

强化学习基础篇（三十三）Dyna算法

强化学习基础篇（三十三）Dyna算法1、使用模型进行规划基于模型的强化学习算法的主要成分可以分为学习（Learning）和规划（Planning）两个部分。

Jabes·2023-03-10 16:00

2020-04-23 纸片 10

本文通过深度强化学习算法对该现象涉及到的流体流动进行模拟，分析其中的规律。introduction将三维N-S方程数值

亻令仃忝鉂·2023-03-10 14:02

Python Selenium爬虫实战应用

比如输入搜索“Python书籍”，则抓取如下数据：{'name':'Python编程从入门到实践第2版人民邮电出版社','price':'￥52.50','count':'200+条

Python老猿·2023-03-10 11:04

机器学习强基计划8-1：图解主成分分析PCA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`·2023-03-10 07:04

三分钟看懂ChatGPT

技术•是什么ChatGPT是一个基于语言模型GPT-3.5的聊天机器人，ChatGPT模型是InstructGPT的姊妹模型（siblingmodel），使用强化学习和人类反馈来更好地使语言模型与人类指令保持一致

deelless·2023-03-10 07:02

python 使用API并将获取到的数据可视化的基本方法（详细）

本文代码大部分取自《Python编程：从入门到实践》中第17章，如有疑问还请参考原书。

m0_62488776·2023-03-10 03:33

强化学习2020-03-17

机器学习可以分为预测型和决策性，有监督学习和无监督学习属于预测型，强化学习属于决策型。策略是从状态到行为的映射，分为随机策略和确定性策略。随机性策略是状态s下产生的行为的概率分布。

_a30a·2023-03-09 19:04

基于torch库和强化学习的屏风四子棋算法

一种完全基于深度强化学习的方法。使用一个神经网络经过训练来预测自己应该的下棋位置和获胜概率，同时又通过MCTS树搜索方法不断提升神经网络的能力，使神经网络在一次次迭代中不断获得更高质量的预测效果。

PZO大笨鹅·2023-03-09 04:10

【《伤寒论》强化学习训练】打卡第29天，一期目标90天

一、干姜味辛温。干姜、生姜、炮姜的区别：①干姜：胸满，咳逆上气，温中止血，肠胃道积了冷水，以至拉肚子，也可以用干姜。②生姜：可出汗，可以把湿气逼散。③生姜是走而不守，干姜是守而不走。生姜的药性，从脾胃往外面跑，然后把湿气寒气逼开；干姜没有这个效用，干姜就会在脾胃里，然后会让脾胃暖起来，所以干姜是提供温度。④附子能够在身体里走的快，但是要附子热量的话，必须要放干姜才产生热量，让附子带着走。不放干姜，

最闪亮的那颗星_b02d·2023-03-09 03:10

【李宏毅机器学习CP1-2】(task1)机器学习简介

202xxx·2023-03-08 23:47

python编程从入门到实践 #01 基础知识（续）

第9章类面向对象编程是最有效的软件编写方法之一。在面向对象编程中，你编写表示现实世界中的事物和情景的类，并基于这些类来创建对象。编写类时，你定义一大类对象都有的通用行为。基于类创建对象时，每个对象都自动具备这种通用行为，然后可根据需要赋予每个对象独特的个性。根据类来创建对象被称为实例化。9.1创建和使用类使用类几乎可以模拟任何东西。9.1.1创建Dog类image.png根据约定，在python中

Liuxu01·2023-03-08 23:59

强化学习笔记：近端策略优化（PPO）

本文来自于datawhalechina的强化学习教程。

PenguinLeee·2023-03-08 22:58

强化学习--PPO（近端策略优化）

On-policy和Off-policy1.策略梯度是一个on-policy的算法。因为是一个actor按照policy去和env互动，得到一系列轨迹，根据它互动的信息（s,a,r）按照策略梯度的公式更新策略π的参数θ。【学习和交互是同一个agent】上一章计算的策略梯度。policyπθ采样出来轨迹τ的概率pθ(τ)，在参数更新后，就发生了改变pθ(τ)这个概率就不对了，所以采样的数据也不能再继

下一个拐角%·2023-03-08 22:41

强化学习RL学习笔记9-近端策略优化算法（Proximal Policy Optimization, PPO）

强化学习笔记专栏传送上一篇：强化学习RL学习笔记8-策略梯度（PolicyGradient）下一篇：持续创作中…目录强化学习笔记专栏传送前言FromOn-policytoOff-policyImportanceSampling

liaojq2020·2023-03-08 22:10

强化学习笔记【5】近端策略优化（PPO）算法

该系列主要是听李宏毅老师的《深度强化学习》过程中记下的一些听课心得，除了李宏毅老师的强化学习课程之外，为保证内容的完整性，我还参考了一些其他的课程，包括周博磊老师的《强化学习纲要》、李科浇老师的《百度强化学习

开心果小李·2023-03-08 21:37

强化学习笔记：PPO 【近端策略优化（Proximal Policy Optimization）】

1前言我们回顾一下policynetwork：强化学习笔记：Policy-basedApproach_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客它先去跟环境互动，搜集很多的路径τ。

UQI-LIUWJ·2023-03-08 21:06

ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）

ChatGPT强化学习大杀器——近端策略优化（PPO）近端策略优化（ProximalPolicyOptimization）来自ProximalPolicyOptimizationAlgorithms（Schulmanet.al

JarodYv·2023-03-08 21:46

LeCun预言的自监督模型来了：首个多模态高性能自监督算法，语音、图像文本全部SOTA...

LeCun认为：相比于强化学习，自监督学习（SSL）可以产生大量反馈，能够预测其输入的任何一部分（如预测视频的未来画面），从而具

人工智能与算法学习·2023-03-01 09:49

【机器学习之路】开山篇 | 机器学习介绍及其类别和概念阐述

作者：计算机魔术师版本：1.0（2022.2.25）注释：文章会不定时更新补充文章目录前言一、机器学习概览1.1有监督学习和无监督学习1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3半监督学习1.1.4强化学习

计算机魔术师·2023-02-28 19:13

ChatGPT背后的模型

文章目录1.RLHF方法2.ChatGPT中的RLHF方法2.1微调模型GPT-32.2训练奖励模型2.3利用强化学习进一步微调语言模型3.效果4.面临挑战5.参考InstructGPT语言模型，是一个比

洛克-李·2023-02-28 16:06

ChatGPT的原理：机器人背后的模型

然后，进一步探讨强化学习，这是使ChatGPT变得卓越的新技术。大语言模型ChatGPT是一类机器学习自然语言处理模型——大语言模型（LargeLanguageModels，LLM

qiwsir·2023-02-28 16:06

ChatGPT 的工作原理：机器人背后的模型

这篇对支持ChatGPT的机器学习模型的温和介绍，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性自我注意机制，然后深入研究人类反馈的强化学习，使ChatGPT与众不同的新技术。

爱分享的小妮子·2023-02-28 16:03

tensorflow基于Anaconda环境搭建的方法步骤

TensorFlow验证TensorFlow安装安装JupyterNotebook1.简介TensorFlow是一个由GoogleBrain团队开发的开源软件库，用于各种人工智能和机器学习应用，包括神经网络、深度学习、强化学习等

·2023-02-28 15:59

自动驾驶自主避障概况

（Timed-Eastic-Band,定时弹性带）2.3栅格法2.4向量场直方图(VFH)2.5智能避障算法2.5.1模糊逻辑算法2.5.2基于神经网络的避障算法2.5.3基于遗传算法的避障算法2.6强化学习算法

yuan〇·2023-02-28 08:00

【Python学习】将数据写入文件

#_*_coding:utf-8_*_"""name:zhangxingzaidate:2022/11/27form:《Python编程从入门到实践》"""10.2.1写入空文件要将文本写入文件，你在调用

小胖虎*·2023-02-26 08:39

【Python学习】从文件中读取数据

#_*_coding:utf-8_*_"""name:zhangxingzaidate:form:《Python编程从入门到实践》"""10.1.1读取整个文件要读取文件，需要一个包含几行文本的文件。

小胖虎*·2023-02-26 08:38

10.23 开一个专栏，金融人工智能，设计深度学习，智能体交易，平台api接口等学习内容

大纲1、sklearn，tensorflow，keras，各种机器学习模型，深度学习DNN模型，RNN，强化学习等2、智能体依赖的向量化回测模块，包括env环境模块，类似于gym，回测3、oandatpqoa

python@king·2023-02-26 07:43

Python基础知识点-- 变量和简单数据类型

此文章为Python基础知识点（从入门到实践+超全总结）--变量和简单数据类型，主要包括：变量、字符串、整数、浮点数、变量赋值、常量以及注释。

耿鬼喝椰汁·2023-02-26 07:04

ROS+Gazebo强化学习从虚拟训练到实车部署全流程分析

也学ros这个东西学了好长时间了，但是在ROS中进行强化学习并最终部署到实车这个过程一直都出现各种问题，实验室也没什么相关的积累，自己一个人搞就很痛苦。

PolypolyA·2023-02-26 07:30

ChatGPT 到底强大在哪里？（文末有彩蛋）

该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。

海碗吃饭·2023-02-26 05:55

关于强化学习中Q-learning和DQN的原理以及在论文中应用

本文中提到的论文应用环境以及代码均来自论文《SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning》，对于应用场景和其他公式的分析见我的此篇文章强化学习的基本概念

x_fengmo·2023-02-25 07:10

论文笔记-连续HVAC控制的无模型强化学习算法的实验评估

本文在一个模拟的数据中心中对四种actor-critic算法进行了实验评估。性能评估基于它们在提高能效的同时保持热稳定性的能力，以及它们对天气动态的适应性。与在EnergyPlus中实施的基于模型的控制器相比，所有应用的算法都可以通过同时将每小时平均温度保持在所需范围内来减少至少10%的能耗。一、引言大多数当前住宅建筑的HVAC管理系统使用经典算法，例如基于规则的控制器或比例、积分和微分控制器(P

cxp_001·2023-02-25 07:40

强化学习在资源优化领域的应用

点击上方蓝字关注我们强化学习在资源优化领域的应用王金予,魏欣然,石文磊,张佳微软亚洲研究院，北京100080摘要：资源优化问题广泛存在于社会、经济的运转中，积累了海量的数据，给强化学习技术在这一领域的应用奠定了基础

唐名威·2023-02-25 07:08

汪昭然：构建“元宇宙”和理论基础，让深度强化学习从虚拟走进现实

作者|陈彩娴深度强化学习的故事，可以追溯到2015年：当时，位于英国伦敦的一家小公司DeepMind在《Nature》上发表了一篇文章“Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning

喜欢打酱油的老鸟·2023-02-25 07:06

2022年最值得阅读的强化学习书籍

领海王WHL·2023-02-25 07:06

使用DQN进行价格管理

文章目录前言一、不同的价格响应二、利用DQN优化定价策略1.定义环境2.DQN算法概述3.Algorithm:DeepQNetwork(DQN)总结强化学习-定价、决策参考论文及源码前言供应链和价格管理是企业运营中最早采用数据科学和组合优化方法的领域

纯洁の小黄瓜·2023-02-25 07:25

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