强化学习从入门到放弃第20页

机器学习复习（待更新）

01绪论（1）机器学习基本分类：监督学习（有标签）半监督学习（部分标签，找数据结构）无监督学习（无标签，找数据结构）强化学习（不断交互，根据反馈调整策略）（2）机器学习根据预测任务不同的分类：分类问题回归问题标注问题

y_lov·2023-11-10 13:12

Talk | 马里兰大学博士生吴曦旸：分布式多智能体强化学习在复杂交通轨迹规划中的应用

他与大家分享的主题是:“分布式多智能体强化学习在复杂交通轨迹规划中的应用”，介绍了他的团队在运用意图感知进行轨迹规划的分布式多智能体强化学习算法的相关研究上所做的一系列研究成果。

TechBeat人工智能社区·2023-11-10 12:17

轻松连接电商平台：百川 Baichuan2-53B模型在无代码开发环境中的应用

它融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，表现突出。这款大模型可以通过集简云实现与各种系统的连接和集成，无需复杂的API开发，极大地优化了客服平台和OA系统的运行。

集简云-软件连接神器·2023-11-10 12:27

【强化学习】结合Python实战深入分析原理

秋说·2023-11-10 10:09

人工智能（AI）是一种快速发展的技术，其未来发展前景非常广阔。

他们需要具备编程和数学技能，能够构建和训练各种类型的机器学习模型，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

软件开发小胡·2023-11-10 09:38

详解机器学习最优化算法

前言对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。

金戈鐡馬·2023-11-10 04:35

Leo赠书活动-06期【强化学习：原理与Python实战】文末送书

✅作者简介：大家好，我是Leo，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人个人主页：Leo的博客当前专栏：赠书活动专栏✨特色专栏：MySQL学习本文内容：Leo赠书活动-06期【强化学习：原理与

LeoToJavaer·2023-11-10 00:05

kubesphere离线安装从入门到放弃

前言上一篇主要讲了如何进行单机版本kubesphere，本篇主要讲如何基于单机镜像完成集群的配置与管理。一、导出镜像以下操作必须要在之前的单机上执行，不然没效果。#创建配置文件./kkcreatemanifest查看配置文件注意这里的harbor前面的注释一定要记得关闭尽量把配置写全一点，这样内部后续包就包含进来了。当然mainfest.yaml，如果太大就会导致打包的文件太大。所以我们给出两份d

e421083458·2023-11-09 16:50

AI对抗中的AI：技术展望与应用研究

我们将关注领域包括对抗学习、对抗生成网络、强化学习等，并分析潜在应用领域中的挑战和机遇。引言随着人工智能技术的日新月异，我们正处于一个信息爆炸的时代。

液态不合群·2023-11-09 11:23

AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析

AlphaGoZero是Deepmind最后一代AI围棋算法，因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的：给定任何游戏规则，AI从零出发只通过自我对弈的方式提高，最终可以取得超越任何对手（包括顶级人类棋手和上一代AlphaGo）的能力。换种方式说，当给定足够多的时间和计算资源，可以取得无限逼近游戏真实解的能力。这一篇，我们深入分析AlphaGoZero的设计理念和关键组件的细节并解释组件之间的关联。下一

人工智能与算法学习·2023-11-09 05:27

论文翻译：Mastering the Game of Go without Human Knowledge (第一部分)

这些神经网络使用人类的专家数据进行监督学习，以及通过自我对弈进行强化学习。在这里，我们介绍一个仅仅基于强化学习的算法，除了游戏规则外没有任何的人类数据，指导，或领域知识。AlphaGo

weixin_33709364·2023-11-09 05:56

Mastering the game of Go without human knowledge (AlphaGo Zero)

AlphaGo的树搜索结合了深度神经网络，这些网络是由专家知识进行监督式学习以及从selfplay中进行强化学习。AlphaGoZero仅基于强化学习，一个神经网络被训练来预测行为的选择和价值。

困比比·2023-11-09 05:19

论文《Masteing the game of Go without human knowledge》解读

1、整体解读AlphaGoZero中使用的是强化学习方法，使用的深度神经网络记为fθfθ(其中θθ是网络的参数)。

HawardScut·2023-11-09 05:41

Alphago Zero的原理及实现：Mastering the game of Go without human knowledge

近年来强化学习算法广泛应用于游戏对抗上，通用的强化学习模型一般包含了Actor模型和Critic模型，其中Actor模型根据状态生成下一步动作，而Critic模型估计状态的价值，这两个模型通过相互迭代训练

tostq·2023-11-09 05:37

Jupyter Notebook：内核似乎挂掉

梦断紫丁香·2023-11-09 04:25

多智能体强化学习设计20231108

1.什么样的问题适合用多智能体强化学习？多智能体强化学习适用于一系列问题，特别是那些涉及多个智能体相互作用的场景。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:47

多智能体强化学习的主要流程是什么？训练方式跟单智能体有什么不同？

多智能体强化学习(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)是一种用于处理多个智能体相互作用的强化学习问题的方法。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:46

学习强化学习疑问2023.11.7

1.强化学习代码中都没有test函数吗在强化学习（ReinforcementLearning,RL）的代码中，通常不会有名为“test”的特定函数，但会有用于测试和评估训练后的强化学习代理的代码块或函数

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:11

机器学习算法分类

根据数据集不同，可以吧机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

nousefully·2023-11-08 11:48

SpringCloud从入门到放弃02 —— Zookeeper服务注册与发现

文章目录Zookeeper服务注册与发现一、zookeeper简介1.什么是zookeeper二、SpringCloud整合Zookeeper1.关闭Linux服务器防火墙后启动zookeeper服务器2.新建modulecloud-provider-payment8004Zookeeper服务注册与发现一、zookeeper简介1.什么是zookeeperZooKeeper是一个集中式服务，用于

半晨烟宇·2023-11-08 11:43

强化学习之马尔科夫过程

马尔可夫过程马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcesses,MDPs）是对强化学习问题的数学描述。

静_流·2023-11-08 08:47

【C语言从入门到放弃 3】函数、枚举、指针、函数指针和回调函数详解

摘要：C语言是一种强大而灵活的编程语言，它提供了丰富的函数、枚举、指针、函数指针和回调函数等特性，使得程序员能够更好地进行程序设计和开发。本文将通过简单的示例代码介绍这些特性的用法和优势。一、函数函数是C语言中的基本构建块，它允许将一段代码封装为一个可重复使用的模块。函数具有输入参数和返回值，可以接收参数并执行特定的任务，然后返回结果。通过函数，我们可以将复杂的问题分解为更小的、可管理的部分。示例

三岁牧羊·2023-11-08 07:44

【C语言从入门到放弃 1】程序结构、基本语法、数据类型、变量和常量详解

引言：C语言是一门广泛应用于系统开发和嵌入式领域的高级编程语言，掌握C语言的程序结构、基本语法、数据类型、变量和常量是学习C语言的重要基础。本篇博客将通过简单的示例，帮助读者快速入门并掌握C语言的基础知识。1.程序结构：C语言的程序结构由函数组成，每个C程序都包含一个主函数（main函数），程序从主函数开始执行。除了主函数外，C语言还可以定义其他函数来实现特定的功能。示例：#include//主函

三岁牧羊·2023-11-08 07:14

【C语言从入门到放弃 2】存储类、运算符、判断和循环详解

一、存储类存储类是C语言中用于控制变量的生命周期、作用域和存储位置的关键字。C语言中有四种存储类：自动存储类、静态存储类、寄存器存储类和外部存储类。下面分别介绍这四种存储类的特点和用法。自动存储类（auto）自动存储类是C语言中默认的存储类，用于定义局部变量。自动存储类的变量在函数内部定义，函数调用结束后会自动销毁。自动存储类的变量没有默认值，需要手动初始化。示例：voidfunc(){autoi

三岁牧羊·2023-11-08 07:14

机器学习概述（机器学习实战）

1.1机器学习系统的种类1.1.1监督式学习类别（回归和分类）1.1.2无监督式学习类别1.1.3半监督式学习1.1.4强化学习1.1.5批量学习和在线学习1.1.6基于实例与基于

Steven迪文·2023-11-08 07:19

强化学习—(最优)贝尔曼方程推导以及对(最优)动作价值函数、(最优)状态价值函数的理解

强化学习中首先要明白(折扣)回报的定义：Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+......γnRnU_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+......

chp的博客·2023-11-08 06:07

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度强化学习(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中，除了提出基于RL的最优间隙控制器之

龙晨天·2023-11-07 20:21

一种基于强化学习的自动变道机动方法

在我们的研究中，我们提出了一种基于强化学习的方法来训练车辆智能体学习自动变道行为，以便它可以在各种甚至不可预见的情况下智能地进行变道。特别是，我们将状态空间和动作空间都视为连

龙晨天·2023-11-07 20:21

强化学习中值迭代算法的python实现

1：问题描述有一个迷宫，小人从迷宫的左上角出发，前往右下角的终点则游戏结束。迷宫中还会有一些障碍物不可以行走，求小人从起点走到终点的最优策略。2：设置参数grid为迷宫地图，”S“是起点，”G“是终点，”X“是障碍物。V是每个状态的状态值函数，初始为[[0]*3for_inrange(3)]P是状态转移概率矩阵，P中的每个元素指的是从状态S选择动作a后状态转移成S’的概率，在这个问题中状态的表示是

正能量小雷·2023-11-07 09:54

【统计强化学习】MDP上的规划

本系列文章主要参考UIUC姜楠老师开设的cs542文章目录策略迭代值迭代线性规划规划（Planning）问题是基于给定的已知的MDPM=(S,A,P,R,γ)M=(\mathcal{S},\mathcal{A},P,R,\gamma)M=(S,A,P,R,γ)，计算最优策略πM∗\pi_M^*πM∗，这里讨论Q∗Q^*Q∗的计算。本章将介绍用来求解规划问题的策略迭代算法、值迭代算法、以及线性规划算

Flower_For_Algernon·2023-11-07 09:19

强化学习中值的迭代

一、价值的迭代策略迭代的一个缺点是，其每次迭代都涉及策略评估，这本身可能是一个漫长的迭代计算，需要多次遍历状态集。如果策略评估是迭代进行的，那么只有当趋近于vπ时才会收敛。我们是否必须等待完全收敛，还是可以在达到该点之前停止？网格世界的示例表明中断策略评估是可行的。在该示例中，超过前三个迭代步骤的策略评估对相应的贪婪策略没有影响。事实上，策略迭代的策略评估步骤可以在不失去策略迭代收敛保证的情况下中

Older司机渣渣威·2023-11-07 09:18

学习 API 网关从入门到放弃

作者：aCoder2013github.com/aCoder2013/blog/issues/35前言假设你正在开发一个电商网站，那么这里会涉及到很多后端的微服务，比如会员、商品、推荐服务等等。那么这里就会遇到一个问题，APP/Browser怎么去访问这些后端的服务?如果业务比较简单的话，可以给每个业务都分配一个独立的域名(https://service.api.company.com)，但这种方

程序IT圈·2023-11-07 02:31

Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning翻译

摘要我们解决了为强化学习学习分层深度神经网络策略的问题。

zzzzz忠杰·2023-11-06 20:18

AI_News周刊：第六期

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理2023.03.13—2023.03.18New1.GPT-4震憾发布！今天凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。

AiCharm·2023-11-06 19:44

soul从入门到放弃7--浅析请求转发路径

一、前戏本篇文章，将梳理soul作为网关的核心功能，请求处理、转发、响应的整个过程。二、责任链通过前几篇的源码学习，知道了soul的请求相关处理的多个模块，是基于责任链模式。以达到插件式热插拔，高内聚低耦合易扩展的特性。责任链模式的概念多个处理器（也就是刚刚定义中说的“接收对象”）依次处理同一个请求。一个请求先经过A处理器处理，然后再把请求传递给B处理器，B处理器处理完后再传递给C处理器，以此类推

滴流乱转的小胖子·2023-11-06 14:40

宫商角徵羽，音乐之美在心间

音乐在人类世界中并不像语言、数学、科学知识一样被多数人在课堂中不断强化学习，但它也有着高深的乐理、演奏技巧等，有着丰富文化内涵。儒家音乐美学思想认为,“乐者,德之华也”。

纸短情长_悦君无期·2023-11-06 14:28

C++从入门到放弃保姆级教程

C++从入门到放弃保姆级教程本文旨在帮助需要学习c++的人快速入门，对于c++内部细节不会进行过多介绍。

kylinholmes·2023-11-06 09:56

强化学习实战之策略迭代

PolicyIteration在动态规划那一章我们知道在给定完备的环境模型的情况下可以用策略迭代的方式来求解最优策略，这次我们主要用gym中的FrozenLake-v0环境来试验策略迭代。fromgymimportenvsimportgymimportnumpyasnpimporttimefromIPython.displayimportclear_output我们首先导入必要的包然后熟悉一下gy

葛萧艾·2023-11-06 08:01

强化学习: 策略迭代与价值迭代

目录强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系总结:策略迭代:价值迭代:强化学习面试经典问题:策略迭代与价值迭代的关系在强化学习问题中,如果知道环境的模型(动力学模型Model-based,例如所有的状态转移概率矩阵

地瓜你个大番薯·2023-11-06 08:01

【3】强化学习之动态规划（策略迭代和价值迭代）

目录1.策略迭代1)策略评估2)策略改进3)策略迭代过程2.价值迭代3.寻宝问题给定一个马尔科夫决策过程（MDP），根据状态转移概率P\mathcalPP是否已知，强化学习可分为基于模型（Model-based

Water-drop-conquer·2023-11-06 08:30

强化学习之策略迭代求解冰冻湖

理论回顾[1].Bellman方程求解[2].3.12ValueIteration-FrozenLakeProblem.ipynb[3].强化学习中马尔科夫决策过程和贝尔曼方程[4].强化学习之值迭代求解冰冻湖

北木.·2023-11-06 08:30

强化学习——值迭代和策略迭代

【强化学习】值迭代和策略迭代在强化学习中我们经常会遇到策略迭代与值迭代，但是很多人都搞不清楚他们两个之间的区别，他们其实都是强化学习中的动态规划方法（DP）。

weixin_30819163·2023-11-06 08:00

强化学习：值迭代和策略迭代

值迭代通过上一章的学习，我们知道了贝尔曼最优方程的求解实际上分两部分，一是给定一个初始值vkv_kvk找到最优策略πk+1π_{k+1}πk+1，二是更新vk+1v_{k+1}vk+1 下面，我们将详细剖析这个算法，以及其编程实现。首先，我们来看一下他的第一步：策略更新通过给定的vkv_kvk可以求得每个状态对应的qkq_kqk再根据概率设计得到最优策略下对应的行为ak∗(s)a_k^*

~hello world~·2023-11-06 08:59

强化学习12——动态规划与策略迭代和值迭代

上一节我们说了马尔可夫决策过程，它是对完全可观测的环境进行描述的，也就是观测到的内容完整决定了决策所需要的特征。马尔可夫决策过程可以用方程组求解简单问题，但是对于复杂一点的问题，一般通过迭代的思想对其进行求解。动态规划是非常有效的求解马尔可夫决策过程的方法。动态规划初步理解动态规划求解的大体思想可分为两种：1.在已知模型的基础之上判断策略的价值函数，并在此基础上寻找最优的策略和最优的价值函数。

路漫求索_CUMT·2023-11-06 08:27

强化学习之策略迭代和价值迭代(gym)

前言——基于动态规划的强化学习一、策略迭代1.1伪代码1.2基于冰湖环境的代码实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0importgymimporttimeimportnumpyasnpdefpolicy_evaluation

SL_World·2023-11-06 08:25

强化学习中策略的迭代

一、策略迭代一旦使用vπ改善了策略π，产生了更好的策略π0，我们就可以计算vπ0并再次对其进行改进，产生更好的π00。因此，我们可以获得一系列单调改善的策略和值函数：其中E−→表示策略评估，I−→表示策略改进。每个策略都保证比前一个策略有严格改进（除非它已经是最佳的）。因为有限MDP只有有限数量的策略，所以这个过程必须在有限次迭代中收敛到最优策略和最优值函数。这种方法称为策略迭代。完整的算法如图1

Older司机渣渣威·2023-11-06 08:24

Go单元测试从入门到放弃—0.单元测试基础

这是Go单测从入门到放弃系列教程的第0篇，主要讲解在Go语言中如何做单元测试以及介绍了表格驱动测试、回归测试，并且介绍了常用的断言工具。

kevin_tech·2023-11-06 07:35

CUDA是什么-CUDA简介

本文在以下资料的基础上整理完成，感谢以下前辈提供的资料：CUDA——“从入门到放弃”我的CUDA学习之旅——启程介绍一篇不错的CUDA入门博客（该文

离墨猫·2023-11-06 07:51

高中阶段：学生世界观，人生观，价值观形成的重要阶段

现在读高中的孩子表现出一种成熟前的动荡，虽然知道学习的重要性，但是越是不断的强化学习的重要性，会让他们表现出困惑，焦虑，苦闷。在情感上有些人还会表现出较强的依赖感，无论是同学还是老师都会有这种依赖感。

杨小溪_lmxx·2023-11-06 02:43

利用深度强化学习求解车辆调度问题时的框架该怎么样设计？

设计一个深度强化学习框架来解决车辆调度问题是一个复杂而有挑战性的任务。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

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