强化学习从入门到放弃

C#基础知识 - 变量、常量与数据类型篇

3.1.1变量使用3.1.2自定义变量3.1.2接收用户输入3.2C#常量3.2.1常量的使用3.3C#数据类型3.3.1数据类型之值类型3.3.2数据类型之引用类型更多C#基础知识详解请查看：C#基础知识-从入门到放弃第
程饱饱吃得好饱·2023-12-17 07:07

强化学习douzero模型伪代码

文章目录伪代码中文逻辑算法1Douzero的Actor过程算法2Douzero的Learner过程伪代码中文逻辑算法1Douzero的Actor过程Input:对于每一次entry,共享bufferBL,BU,BDB_L,B_U,B_DBL,BU,BD有B个entries,size为SSS,探索超参数为ϵ\epsilonϵ,折扣为γ\gammaγ初始化本地Q-networksQL,QU,QDQ_L
Mystery_zero·2023-12-17 03:35

RLlib七：github上的代码示例

如果没有注意力，强化学习代理只能“看到”最后一个观察结果，而不是
星行夜空·2023-12-17 02:01

【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数1.总回报（Return）2.折扣回报（DiscountedReturn）a
QomolangmaH·2023-12-17 01:35

BearPi Std 板从入门到放弃 - 先天篇（1）(阶段 : 智慧城市 - 智慧路灯)

BearPiE53_SC1扩展板主芯片:STM32L431RCT6串口:Usart1扩展板与主板连接:I2C:I2C1(光照强度传感器：BH1750)LED:PB9步骤创建项目参考BearPiStd板从入门到放弃
听我一言·2023-12-16 23:29

最强开源大模型？Llama 2论文解读

标题简介模型预训练预训练设置硬件资源与碳排放模型评估模型微调有监督微调基于人工反馈的强化学习（RLHF）人类偏好数据的收集奖励模型迭代微调过程多轮对话控制RLHF结果模型回答的安全性  一直以来，Llama
长白山下大绵羊·2023-12-16 13:52

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于乐观行动-评判深度强化学习的含氢综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于乐观行动的深度强化学习在含氢综合能源系统低碳经济调度方面的评判。
电网论文源程序·2023-12-16 12:56

BearPi Std 板从入门到放弃 - 先天神魂篇（7）(RT-Thread 定时器-软件定时器)

简介RT-Thread软件定时器的简单使用步骤创建项目参考BearPiRT-Thread项目创建定时器管理接口定时器时钟节拍定时器管理相关函数定时器类型#defineRT_TIMER_FLAG_ONE_SHOT0x0//一次性计时器#defineRT_TIMER_FLAG_PERIODIC0x2//周期性定时器#defineRT_TIMER_FLAG_HARD_TIMER0x0//硬件定时器，定时
听我一言·2023-12-16 10:26

C#学习笔记 - C#基础知识 - C#从入门到放弃

C#持续更新中~~上次更新日期：20231215第1节C#简单介绍1.1C#是什么1.2C#强大的编程功能1.3C#发展史1.4C#与Java区别第2节C#基本语法2.1C#程序结构2.2C#结构解析2.3命名空间及标识符、关键字2.3.1别名的使用2.3.2标识符2.3.3C#关键字第3节变量、常量与数据类型3.1C#变量3.1.1变量使用3.1.2自定义变量3.1.2接收用户输入3.2C#常量
程饱饱吃得好饱·2023-12-16 06:43

强化学习笔记12/12

学习工具：python+chatGPT强化学习的一些关键概念：智能体（Agent）：智能体是与环境交互的实体。它可以是一个虚拟的角色，例如视频游戏中的玩家，或者是一个物理机器人。
sinat_36651044·2023-12-16 01:54

AlphaGo Zero学习一

1）算法上是自对弈强化学习，完全从随机落子开始，不用人类棋谱，之前使用了大量棋谱学习人类的下棋风格作为开局的起始。2）数据结构上，只有黑子白子两种状态，之前包含这个点的
ericblue·2023-12-16 00:26

学习深度强化学习---第1部分----RL介绍、基本模型、Gym介绍

文章目录1.1节强化学习简介1.2节强化学习的模型1.3节Gym介绍视频所在地址：深度强化学习的理论与实践经典的强化学习有三种：1、基于动态规划的强化学习、2、基于蒙特卡洛算法的强化学习、3、基于时序差分的强化学习
饿了就干饭·2023-12-16 00:41

学习深度强化学习---第3部分----RL蒙特卡罗相关算法

文章目录3.1节蒙特卡罗法简介3.2节蒙特卡罗策略评估3.3节蒙特卡罗强化学习3.4节异策略蒙特卡罗法本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践3.1节蒙特卡罗法简介在其他学科中的蒙特卡罗法是一种抽样的方法
饿了就干饭·2023-12-16 00:11

学习深度强化学习---第2部分----RL动态规划相关算法

文章目录2.1节动态规划简介2.2节值函数与贝尔曼方程2.3节策略评估2.4节策略改进2.5节最优值函数与最优策略2.6节值迭代与策略迭代2.7节动态规划求解最优策略本部分视频所在地址：深度强化学习的理论与实践
饿了就干饭·2023-12-16 00:06

《墨菲定律》读书笔记

海量阅读，去伪存真，找到适合自己的点，并以强化学习，终究会变成自己的知识，找到努力的方向。这本书相对来说，内容比较多，也比较杂，有讲成功学、职场行为学、生存竞争法则、人际关系学、经济学、决策学
Yukigogo·2023-12-15 23:37

神秘的【Q*项目】强化学习算法： Q学习：用于学习最佳行动策略。 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和强化学习。

强化学习概述强化学习是一种机器学习方法，它使得智能体（agent）能够在环境中通过试错来学习如何达成目标。在强化学习中，智能体根据其观察到的环境状态，选择行动，然后接收环境给出的奖励或惩罚。
小黄人软件·2023-12-15 22:35

RL_第二章学习笔记

Part-one:TabularSolutionMethodsSecondchapter:多臂老虎机(Multi-armedBandits)强化学习与其他学习方式区分的最重要特
Mr Humor·2023-12-15 21:53

了解第二部分多武装匪徒的强化学习手

系列的链接：(Series’Links:)Introduction介绍Multi-ArmedBandits|Notebook多臂土匪|笔记本ThisisthesecondentryofaseriesonReinforcementLearning,whereweexploreanddeveloptheideasbehindlearningonaninteractivescenario.Onthepr
weixin_26738395·2023-12-15 21:51

AI学习笔记之——多臂老虎机(Multi-armed bandit)问题

上一篇文章简要介绍了一下强化学习，强化学习是一个非常庞大的体系，与监督学习和非监督学习相比，其广度和深度都大的多，涉及到很多经典的决策算法，对统计学知识有很高的依赖。
weixin_33962923·2023-12-15 21:21

强化学习笔记------第一章----强化学习概述（超详细）

强化学习讨论的问题是一个智能体（agent）怎么在一个复杂不确定的环境（environment）里面去极大化他能获得的奖励。首先，我们可以把强化学习和监督学习做一个对比。
深度睡眠小能手·2023-12-15 21:49

强化学习笔记5：learning&planning， exploration&exploitation

在强化学习中，环境初始时是未知的，agent不知道环境如何工作，agent通过不断地与环境交互，逐渐改进策略。
UQI-LIUWJ·2023-12-15 21:48

强化学习RL学习笔记2-概述（2）

强化学习笔记专栏传送上一篇：强化学习RL学习笔记1-概述（1）下一篇：强化学习RL学习笔记3-gym了解与coding实践目录强化学习笔记专栏传送前言MajorComponentsofanRLAgent
liaojq2020·2023-12-15 21:48

强化学习读书笔记

目录Chapter1Introduction强化学习定义监督/非监督/强化学习挑战关键特征组成Chapter2Multi-armedBandits评价型反馈和指导型反馈Ak-armedBanditProblemIncrementalImplementationChapter3FiniteMarkovDecisionProcessesAgent-EnvironmentReturnsandEpisod
一口大怪兽·2023-12-15 21:43

【强化学习-读书笔记】多臂赌博机 Multi-armed bandit

参考ReinforcementLearning,SecondEditionAnIntroductionByRichardS.SuttonandAndrewG.Barto强化学习与监督学习强化学习与其他机器学习方法最大的不同
x66ccff·2023-12-15 20:38

CMBAC算法总结

Sample-EfficientReinforcementLearningviaConservativeModel-BasedActor-Critic参考文章：【AAAI2022】一种样本高效的基于模型的保守actor-critic算法-知乎(zhihu.com)论文作者：MIRALab，王杰教授组基于模型的强化学习算法旨在学习环境模型
神奇的托尔巴拉德·2023-12-15 17:41

【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数6、值函数1.状态值函数（StateValueFunction）a.状态值函数的定义
QomolangmaH·2023-12-15 16:42

BearPi Std 板从入门到放弃 - 先天神魂篇（3）(RT-Thread I2C设备 读取光照强度BH1750)

简介使用BearPiIOTStd开发板及其扩展板E53_SC1，SC1上有I2C1的光照强度传感器BH1750和EEPROMAT24C02，本次主要就是读取光照强度;主板:主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出\高电平点亮串口:Usart1I2C使用:I2C1E53_SC1扩展板:LED：PB9\推挽输出\高电平点亮光照强度传感器：BH1750EEPROM芯片:AT24C02
听我一言·2023-12-15 16:09

强化学习基础篇（十五）蒙特卡洛预测

强化学习基础篇（十五）蒙特卡洛预测1、Model-free方法通过贝尔曼方程求解最优策略有3种基本方法：动态规划法、蒙特卡洛法和时间差分法。
Jabes·2023-12-15 08:50

【EMNLP 2023】面向Stable Diffusion的自动Prompt工程算法

BeautifulPrompt通过对低质量和高质量的提示进行微调，并进一步提出了一种基于强化学习和视觉信号反馈的技术，以最大化生成提示的奖励值。论文：Tingfen
阿里云大数据AI技术·2023-12-15 06:40

LLM之Prompt（三）| XoT：使用强化学习和蒙特卡罗树搜索将外部知识注入Prompt中，性能超过CoT，ToT和GoT

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.04254.pdf一、当前Prompt技术的局限性LLM使用自然语言Prompt可以将复杂的问题分解为更易于管理的“thought”可以回复用户的问题。然而，大多数现有的Prompt技术都有局限性：输入输出（IO）Prompt：仅适用于具有单步解决方案的简单问题，它缺乏灵活性；思维链（CoT）：能够解决多步问题，但仅限于线性思维结构，
wshzd·2023-12-15 05:16

7天《阅读行动营》学习打卡

不但能强化学习的效果，同时能够将学习到的知识迁移实践运用，从而达到个人的不断提升。3.开拓创新思维，一个故事在一千个场合，讲成一千个故事是一种了不起的能力。
内外丰盛的真真·2023-12-15 02:35

Docker 从入门到放弃（2）Docker常用命令

了解和安装完docker之后，我们学习一下docker的常用命令就和当初学linux命令一样，放心命令其实大致相同只不过细节不同。一、Docker启动类命令1、启动docker：systemctlstartdocker2、查看docker状态：systemctlstatusdockerActive是docker的状态，因为我们启动了所以后面是running。后面的是你启动docker的日期3、停止
归~海·2023-12-15 00:43

论文精读与思考：深度强化学习的组合优化研究进展

论文基本信息作者：李凯文、张涛、王锐等作者单位：国防科技大学期刊：自动化学报时间：2021年11月组合优化问题链接：基于深度强化学习的组合优化研究进展(aas.net.cn)1组合优化问题概述1.1定义一类在离散状态下求极值的最优化问题
灰灰嗷·2023-12-14 23:47

【深度学习】强化学习（一）强化学习定义

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象1.智能体（Agent）2.环境（Environment）2、强化学习的基本要素1.状态2.动作3.策略(|)4.状态转移概率(′|,)5.即时奖励(,,′)3、策略
QomolangmaH·2023-12-14 19:11

强化学习术语

episodictasks情节性任务，指会在有限步骤下结束continuingtasks连续性任务，指有无限步骤episode情节，指从起始状态（或者当前状态）到结束的所有步骤tabularmethod列表方法，指使用了数组或者表格存储每个状态（或者状态-行动）的信息（比如：其价值）approximationmethods近似方法，指用一个函数来计算状态（或者状态-行动）的价值model环境的模型
小赛TT·2023-12-14 18:20

论文阅读_反思模型_Reflexion

英文名称:Reflexion:LanguageAgentswithVerbalReinforcementLearning中文名称:反思：具有言语强化学习的语言智能体文章:http://arxiv.org
xieyan0811·2023-12-14 18:28

只有27亿参数，性能却高25倍！微软发布Phi-2

值得一提的是，Phi-2没有进行过RLHF（人类反馈强化学习）和指令微调只是一个基础模型，但在
richerg85·2023-12-14 17:45

SAP从入门到放弃系列之生产订单报工

文章目录导航一、概述二、订单确认的方式2.1、订单抬头维度确认2.2、工订单序维度确认三、确认的类型四、工序确认的屏幕界面4.1设置屏幕格式4.2订单类型维护确认参数五、确认产生的数据一、概述生产订单下达后，订单的确认是对车间生产进度的体现，也是生产进度管控的基础，及时高效的进度报工能更准确的及时反馈生产进度并收集生产（合格品，废品、人工、质检）数据。生产进度的及时确认，释放对应的产能，消耗材料库
蓝袍先生·2023-12-06 23:01

BearPi Std 板从入门到放弃 - 引气入体篇（7）(DAC)

简介基于前面的文章,缩略STM32CubeMx创建项目的过程，直接添加DAC相关初始化;开发板：BearpiStd(小熊派标准板)主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出即可\高电平点亮串口:Usart1KEY1:PB2\上拉\按下下降沿触发(一次)\用于增值KEY2:PB3\上拉\按下下降沿触发(一次)\用于减值DAC1:PA5步骤一如既往根据前面几篇创建工程初始化LEDGP
听我一言·2023-12-06 20:14

BearPi Std 板从入门到放弃 - 引气入体篇（8）(ADC)

简介基于前面的文章,缩略STM32CubeMx创建项目的过程，直接添加ADC相关初始化;开发板：BearpiStd(小熊派标准板)主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出即可\高电平点亮串口:Usart1ADC1:PC2步骤创建STM32CubeMXLED/串口ADC1初始化a.设置ADC1通道3单通道输入b.设置ADC时钟c.ADC1配置添加DMA设置采样设置12bit采样/
听我一言·2023-12-06 20:14

BearPi Std 板从入门到放弃 - 后天篇（2）(I2C1读写EEPROM)

简介基于BearPiStd板从入门到放弃-后天篇（1）(I2C1读取光照强度)，使用同一个I2C接口访问EEPROM,同时读取光照亮度主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出即可\高电平点亮串口
听我一言·2023-12-06 20:13

BearPi Std 板从入门到放弃 - 引气入体篇（9）(DAC-＞ADC)

简介结合BearPiStd板从入门到放弃-引气入体篇（7）(DAC)和BearPiStd板从入门到放弃-引气入体篇（8）(ADC)这两篇，实现D->A->D的转换,也就是DAC->ADC;开发板：BearpiStd
听我一言·2023-12-06 19:11

BearPi Std 板从入门到放弃 - 引气入体篇（6）(定时器TIM2)

简介基于前面几篇,增加定时器方面内容，LED定时闪动，串口定时打印;如前几篇所说，使用BearPiStd板进行学习测试,本例开发板：BearpiStd(小熊派标准板)主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出即可\高电平点亮串口:Usart1定时器:TIM2/预分频(2000-1)/计数周期(10000-1)/定时1s/APB1TimeClock设置20MHz步骤基于前面的项目,
听我一言·2023-12-06 09:50

基于SUMO和强化学习的交通优化

本文旨在解释强化学习方法如何通过TraCl与SUMO配合使用，以及这如何有利于城市交通管理和自动驾驶车辆的路径优化。
新缸中之脑·2023-12-06 08:09

普通策略梯度算法原理及PyTorch实现【VPG】

有没有想过强化学习(RL)是如何工作的？在本文中，我们将从头开始构建最简单的强化学习形式之一—普通策略梯度（VPG）算法。
新缸中之脑·2023-12-06 08:39

加州大学伯克利分校研究人员推出Starling-7B：一款通过人工智能反馈强化学习（RLAIF）训练的开源大型语言模型（LLM）

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/人工智能大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中扮演着重要角色。这些模型通过大量数据集
新加坡内哥谈技术·2023-12-06 07:56

AGI = 大模型 + 知识图谱 + 强化学习

一、大模型（LargeModels）定义：大模型通常指的是参数数量庞大的机器学习模型，特别是深度学习模型。这些模型在训练时需要大量的计算资源和数据。例如，GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3）是一个大型的自然语言处理模型，拥有数十亿的参数。特点：大模型的特点包括对大规模数据进行训练，具有强大的泛化能力，可以在各种任务上取得良好的性能。在机器学习和深度学习领
summer_west_fish·2023-12-06 06:13

强化学习-赵世钰（三）：贝尔曼最优方程【Bellman Optimal Equation】【贝尔曼最优方程符合收缩映射理论--＞可通过迭代法求解最优State Values--＞得到最优策略】

强化学习的目的是寻找最优策略。
u013250861·2023-12-06 06:26

强化学习-赵世钰（一）：基本概念【state、action、state transition、policy、reward、return、trajectories、episode、Markov】

1.1AgridworldexampleConsideranexampleasshowninFigure1.2,wherearobotmovesinagridworld.Therobot,calledagent,canmoveacrossadjacentcellsinthegrid.Ateachtimestep,itcanonlyoccupyasinglecell.Thewhitecellsare
u013250861·2023-12-06 06:26

强化学习-赵世钰（二）：贝尔曼/Bellman方程【用于计算给定π下的State Value：①线性方程组法、②迭代法】、Action Value【根据状态值求解得到；用来评价action优劣】

StateValue：theaverageReturnthatanagentcanobtainifitfollowsagivenpolicy/π【给定一个policy/π，所有可能的trajectorys得到的所有return的平均值/期望值：vπ(s)≐E[Gt∣St=s]v_\pi(s)\doteq\mathbb{E}[G_t|S_t=s]vπ(s)≐E[Gt∣St=s]】.Return：th
u013250861·2023-12-06 06:26
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